【摘 要】
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针对经典卷积神经网络难以有效分类全极化SAR数据中复杂的海岛地物的问题,为满足日益精细化的监测需求、充分发挥SAR在海岛监测中的作用,文章对经典的AlexNet改进,提出了一种应用于全极化SAR数据海岛地物分类的卷积神经网络模型.该模型是在AlexNet基础上调整卷积核大小及全连接层,减少参数,加入池化层,降低维度,减少计算复杂度.利用高分三号卫星对南日岛进行观测获取的全极化SAR图像进行实验和分析,表明该方法能够对全极化SAR图像中海岛的多类地物进行有效区分,与AlexNet的分类结果相比,精度提升5.
【机 构】
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国家卫星海洋应用中心,北京100081;自然资源部空间海洋遥感与应用研究重点实验室,北京100081;国家海洋环境预报中心,北京100081;国家卫星海洋应用中心,北京100081;自然资源部空间海洋
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针对经典卷积神经网络难以有效分类全极化SAR数据中复杂的海岛地物的问题,为满足日益精细化的监测需求、充分发挥SAR在海岛监测中的作用,文章对经典的AlexNet改进,提出了一种应用于全极化SAR数据海岛地物分类的卷积神经网络模型.该模型是在AlexNet基础上调整卷积核大小及全连接层,减少参数,加入池化层,降低维度,减少计算复杂度.利用高分三号卫星对南日岛进行观测获取的全极化SAR图像进行实验和分析,表明该方法能够对全极化SAR图像中海岛的多类地物进行有效区分,与AlexNet的分类结果相比,精度提升5.56％.
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