基于卷积神经网络模型的遥感图像分类

文献类型： 中文期刊

第一作者： 付秀丽

作者： 付秀丽;黎玲萍;毛克彪;谭雪兰;李建军;孙旭;左志远

作者机构：

关键词： 卷积神经网络(CNN);模型;支持向量机(SVM);特征提取;遥感图像分类

期刊名称： 高技术通讯

ISSN： 1002-0470

年卷期： 2017 年 27 卷 03 期

页码： 203-212

收录情况： 北大核心

摘要： 研究了遥感图像的分类,针对遥感图像的支持向量机(SVM)等浅层结构分类模型特征提取困难、分类精度不理想等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)模型,该模型包含输入层、卷积层、全连接层以及输出层,采用Soft Max分类器进行分类。选取2010年6月6日Landsat TM5富锦市遥感图像为数据源进行了分类实验,实验表明该模型采用多层卷积池化层能够有效地提取非线性、不变的地物特征,有利于图像分类和目标检测。针对所选取的影像,该模型分类精度达到94.57%,比支持向量机分类精度提高了5%,在遥感图像分类中具有更大的优势。

分类号： TP183`TP751

  • 相关文献

[1]基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型. 王琳,孙传恒,李文勇,吉增涛,张翔,王以忠,雷鹏,杨信廷. 2017

[2]基于玉米冠层原位监测的全生育期叶色建模及其应用. 杜建军,袁杰,王传宇,郭新宇. 2017

[3]基于卷积神经网络和AMSR2微波遥感的土壤水分反演研究. 谭建灿,毛克彪,左志远,赵天杰,谭雪兰,李建军. 2018

[4]基于卷积神经网络与注意力机制的高光谱图像分类. 高玉鹏,闫伟红,潘新. 2024

[5]几种神经网络经典模型综述. 黄东瑞,毛克彪,郭中华,徐乐园,胡泽民,赵瑞. 2023

[6]大豆田间杂草的光谱识别研究. 邓巍,陈立平,孟志军,王秀,郭建华,武广伟,付卫强,张瑞瑞,陈天恩,徐刚. 2012

[7]基于聚类权重分阶段的SVM解不平衡数据集分类. 王超学,张涛,马春森. 2015

[8]利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病（英文）. 梁栋,刘娜,张东彦,赵晋陵,林芬芳,黄林生,张庆,丁玉婉. 2017

[9]基于聚类权重分阶段的SVM解不平衡数据集分类. 张涛,马春森. 2014

[10]SVM法定性鉴别奶牛饲料中脲醛树脂的可行性研究. 单杨,李高阳. 2011

[11]田间害虫图像识别中的特征提取与分类器设计研究. 张红涛,胡玉霞,赵明茜,邱道尹,张孝远,张恒源. 2008

[12]近红外光谱的苹果内部品质在线检测模型优化. 郭志明,黄文倩,陈全胜,彭彦昆,赵杰文. 2016

[13]基于视频的植物动画合成方法. 蒋艳娜,肖伯祥,郭新宇,杨宝祝. 2015

[14]基于线结构光视觉的穴盘苗外形参数在线测量系统研制及试验. 冯青春,刘新南,姜凯,范鹏飞,王秀. 2013

[15]基于分形维数的放牧地秃斑特征提取方法及其应用. 王钊齐,林慧龙. 2011

[16]基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析. 张东彦,黄文江,王纪华,杨贵军,朱大洲,刘镕源,马智宏. 2010

[17]支持向量机的动物血液光谱特征提取和识别分类. 卢鹏飞,范雅,周林华,钱军,刘林娜,赵思言,孔之丰,高斌. 2017

[18]基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法. 李文勇,李明,陈梅香,钱建平,孙传恒,杜尚丰. 2014

[19]基于深度学习的油菜籽粒图像分割方法初探. 彭顺正,黄筑斌,岳延滨,吴小波. 2020

[20]基于图像分割与融合特征的黄瓜叶片含水量分析方法. 何林飞,朱煜,钱婷婷,汪妍. 2019

作者其他论文 更多>>

微信小程序