论文摘要
本文提出结合深度卷积神经网络与在线高分遥感影像的分类方法,用于GlobeLand30地表覆盖产品的质量优化。首先,通过对多源地表覆盖产品的一致性分析,构建深度学习训练所需的高分辨率遥感大样本(224万样本量);其次,基于该大规模样本集训练适用于GlobeLand30优化的深度卷积神经网络模型(GoogleNet Inception V3);最后,利用训练好的神经网络模型对在线高分影像进行分类,用以优化GlobeLand30产品的不可靠区域。经独立测试样本集验证,经过训练的神经网络分类总体精度为87.7%,Kappa系数为0.86,相比原始GlobeLand30的精度(总体精度75.1%、Kappa系数0.71)有了明显提升。在4个试验区的GlobeLand 30产品优化实验表明:该方法能够有效优化GlobeLand30产品的分类精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘天福,陈学泓,董琪,曹鑫,陈晋
关键词: 深度学习,产品优化
来源: 遥感技术与应用 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 自然地理学和测绘学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学地理科学学部,北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京师范大学地理科学学部
基金: 国家自然科学基金项目(41871224)
分类号: TP751;TP18;P237
页码: 685-693
总页数: 9
文件大小: 1689K
下载量: 144
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