【摘 要】
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为了提高遥感影像草地分类的精度,对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中的应用进行研究,提出一种基于主成分分析(PCA)白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结构.通过对遥感
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562086,61462079,61363083,61262088)
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为了提高遥感影像草地分类的精度,对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中的应用进行研究,提出一种基于主成分分析(PCA)白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结构.通过对遥感影像数据进行PCA白化处理,能有效地降低数据之间的相关性,加快神经网络学习速率,加强特征学习的能力.在此基础上对采样层进行随机池化操作,提高了网络分类的泛化能力,达到提高草地分类准确率的目的.实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65%,比传统卷积神经网络、BP神经网络和SVM分类算法分别提高4.3%,10.
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