發(fā)布時(shí)間：2024-01-15 20:44

　　為提高GOCI影像中綠潮分類的精度和速度,并克服傳統(tǒng)方法中閾值難以確定的缺點(diǎn),基于全卷積網(wǎng)絡(luò),提出一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于綠潮和海水分類。首先降低全卷積網(wǎng)絡(luò)深度,然后加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中高層特征與底層特征網(wǎng)絡(luò)的鏈接,最后通過Softmax層生成高級(jí)語義特征進(jìn)行最終分類。在GOCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型可以取得很好的競(jìng)爭(zhēng)性,召回率、F1系數(shù)和Kappa系數(shù)分別達(dá)到83.0%、84.4%和83.7%。與傳統(tǒng)方法相比,基于深度學(xué)習(xí)模型的GOCI影像綠潮分類,不僅提供了更加詳細(xì)的綠潮分布信息,而且縮短了整個(gè)綠潮解譯圖制作流程。

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

本文編號(hào)：3878821