论文摘要
遥感图像场景分类在地理空间对象检测、自然灾害检测、地理图像检索、环境监测等方面具有广泛的应用前景,引起了人们的广泛关注.文章改进了传统的深度卷积神经网络(DCNN),将其应用于遥感图像场景分类研究,提出了一种改进后的7层网络结构,在激活函数的选择上,针对神经元通过Relu进行激活容易激活失败的情况,采用PRelu函数替代Relu;针对传统的深度学习方法不能融合多种细粒度深度学习特征的问题,采用分层特征融合的方法,通过实验对比,将第四个卷积层、池化层和最后一个全连接层提取到的特征进行串联融合,得到一种更加有效的深度特征.与传统深度学习方法相比,文章所提方法分类准确率提高了8.81%.实验结果表明,该方法在准确率、Kappa系数上均有良好表现,取得了良好的分类效果.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 芦国军,陈丽芳
关键词: 深度卷积神经网络,遥感图像,特征融合
来源: 太原师范学院学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 河北地质大学信息工程学院
分类号: TP751;TP183
页码: 57-62
总页数: 6
文件大小: 567K
下载量: 330
相关论文文献
- [1].遥感图像技术在震后评估中的有效应用分析[J]. 西部探矿工程 2020(02)
- [2].基于内容的遥感图像变化信息检索概念模型设计[J]. 遥感技术与应用 2020(03)
- [3].基于遥感图像的工程建设进度监测及辅助投资决策调研与展望[J]. 中小企业管理与科技(下旬刊) 2020(10)
- [4].地震灾害识别中遥感图像的应用研究[J]. 轻工科技 2019(02)
- [5].关于遥感图像云检测方法研究进展[J]. 数字通信世界 2019(04)
- [6].基于信息聚类的遥感图像分割[J]. 中国矿业大学学报 2017(01)
- [7].于卫星地域遥感图像分割方法研究仿真[J]. 计算机仿真 2017(01)
- [8].基于暗原色先验的遥感图像去雾方法[J]. 光学学报 2017(03)
- [9].航空遥感图像几何校正模型的效果比较[J]. 现代计算机(专业版) 2017(17)
- [10].基于场景语义的遥感图像目标识别[J]. 现代电子技术 2017(11)
- [11].统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究[J]. 舰船科学技术 2017(12)
- [12].关于森林资源二类调查中遥感图像的应用分析[J]. 北京农业 2016(01)
- [13].改进高斯混合模型的遥感图像增强方法[J]. 激光杂志 2016(07)
- [14].试论遥感图像在师范地理教学中的应用[J]. 山西青年 2017(03)
- [15].基于遥感图像增强的海岸线提取方法[J]. 海洋开发与管理 2020(07)
- [16].基于深度学习的城市高分遥感图像变化检测方法的研究[J]. 计算机应用研究 2020(S1)
- [17].改进的基于深度学习的遥感图像分类算法[J]. 计算机应用 2019(02)
- [18].一种加密遥感图像的安全外包搜索方案[J]. 激光与光电子学进展 2019(03)
- [19].基于旋转不变特征的遥感图像飞机目标检测方法[J]. 光子学报 2019(06)
- [20].遥感图像道路提取算法研究[J]. 自动化技术与应用 2018(05)
- [21].基于非下采样轮廓变换与模糊理论的遥感图像增强[J]. 国土资源遥感 2017(03)
- [22].航空遥感图像中道路检测方法研究与仿真[J]. 计算机仿真 2013(09)
- [23].遥感图像边缘检测的不确定性及其处理方法探讨[J]. 遥感信息 2010(06)
- [24].课外遥感图像进入地理课堂的“SWOT”分析[J]. 中学地理教学参考 2015(15)
- [25].基于遥感图像的人工标注系统的设计与实现[J]. 电脑知识与技术 2018(23)
- [26].基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪[J]. 金属矿山 2017(03)
- [27].基于空间域与频域的遥感图像增强算法[J]. 廊坊师范学院学报(自然科学版) 2017(01)
- [28].干旱区遥感图像目视解译的常见问题[J]. 新疆师范大学学报(自然科学版) 2016(01)
- [29].基于约束领域小基团特征的遥感图像定位算法[J]. 科技通报 2013(10)
- [30].封面图片说明[J]. 哈尔滨工业大学学报 2020(12)
标签：深度卷积神经网络论文; 遥感图像论文; 特征融合论文;