本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)高空間分辨率遙感影像的分類問(wèn)題,提出了基于深度學(xué)習(xí)的分類方法。該方法通過(guò)非下采樣輪廓波變換計(jì)算影像的紋理特征,利用深度學(xué)習(xí)的常用模型—深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行了基于光譜-紋理特征的分類,并與基于單源光譜信息的DBN分類方法、支持向量機(jī)(SVM)分類方法、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)分類方法進(jìn)行了比較分析。研究結(jié)果表明:相對(duì)于單源光譜信息,利用影像的光譜-紋理特征能夠有效提高高分辨率遙感影像的分類精度;相對(duì)于SVM、NN等分類方法,DBN能夠更加準(zhǔn)確地挖掘高分辨率遙感影像的空間分布規(guī)律,提高分類的準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)地測(cè)學(xué)院;武警工程大學(xué)信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 遙感 深度學(xué)習(xí) 深度信念網(wǎng)絡(luò) 高空間分辨率 遙感影像分類 非下采樣輪廓波變換 紋理
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41171224,41301386) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(310826161009)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 1引言隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步,可以獲得的遙感影像的空間分辨率也越來(lái)越高。在高分辨率的影像上,地物的光譜特征更加豐富,同類地物內(nèi)的光譜差異增大,類間的光譜差異減少,同物異譜及同譜異物現(xiàn)象更加普遍。影像中大量細(xì)節(jié)的出現(xiàn)和地物光譜特征的復(fù)雜化導(dǎo)致了基于光譜統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 黃艷;張超;蘇偉;岳安志;;合理尺度紋理分析遙感影像分類方法研究[J];國(guó)土資源遙感;2008年04期

2 付博;謝振紅;鄧彩群;;改進(jìn)的角度余弦方法在濕地遙感影像分類中的應(yīng)用[J];吉林建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào);2010年04期

3 楊玉靜;馮建輝;;紋理特征提取及輔助遙感影像分類技術(shù)研究[J];海洋測(cè)繪;2008年04期

4 李小濤;潘世兵;宋小寧;;基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)紋理特征的遙感影像分類方法研究[J];地理與地理信息科學(xué);2009年02期

5 喬程;沈占鋒;吳寧;胡曉東;駱劍承;;空間鄰接支持下的遙感影像分類[J];遙感學(xué)報(bào);2011年01期

6 厙向陽(yáng);薛惠鋒;雷學(xué)武;湯國(guó)安;;基于分類規(guī)則挖掘的遙感影像分類研究[J];遙感學(xué)報(bào);2006年03期

7 吳洪濤;劉晶東;;幾種基于高分辨率遙感影像分類技術(shù)的分析與探討[J];測(cè)繪與空間地理信息;2008年02期

8 謝明達(dá);朱大明;韋小儒;劉金梁;;遙感影像分類在景觀格局變化中的應(yīng)用[J];河南科學(xué);2010年07期

9 駱劍承,周成虎,楊艷;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感影像分類模型及其與知識(shí)集成方法研究[J];遙感學(xué)報(bào);2001年02期

10 陳云浩;馮通;史培軍;王今飛;;基于面向?qū)ο蠛鸵?guī)則的遙感影像分類研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2006年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉忠陽(yáng);陳懷亮;杜子璇;鄒春輝;;基于決策樹方法的Landsat7 ETM+遙感影像分類研究[A];農(nóng)業(yè)生態(tài)與衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2006年

2 王珊珊;季民;高潔;焦其松;;CBR方法在高分辨率遙感影像分類中的應(yīng)用[A];《測(cè)繪通報(bào)》測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

3 湯家法;;基于可拓分類器的遙感影像分類[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年

4 巫兆聰;;RBF網(wǎng)絡(luò)的粗糙表示與遙感影像分類應(yīng)用[A];第十三屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2001年

5 楊劍;蒲英霞;何一鳴;;基于Getis的遙感影像分類研究[A];中國(guó)地理學(xué)會(huì)百年慶典學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2009年

6 趙泉華;宋偉東;鮑勇;;基于分形紋理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感影像分類[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第九屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

7 王梁;韓坤英;;分形理論在遙感影像分類中的應(yīng)用[A];第十二屆全國(guó)數(shù)學(xué)地質(zhì)與地學(xué)信息學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2013年

8 汪東川;龔建華;張利輝;;基于時(shí)間序列軌跡分析的遙感影像分類結(jié)果聯(lián)合校正[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年

9 羅小波;劉明皓;;基于優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感影像分類[A];2006年中國(guó)土地學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

10 ;結(jié)合光譜、紋理與形狀特征的高空間分辨率遙感影像分類(英文)[A];中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)第九次全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)會(huì)成立50周年紀(jì)念大會(huì)論文集[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 任廣波;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的遙感影像分類技術(shù)研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2010年

2 譚琨;基于支持向量機(jī)的高光譜遙感影像分類研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2010年

3 巫兆聰;粗集理論在遙感影像分類中的應(yīng)用[D];武漢大學(xué);2004年

4 易俐娜;面向?qū)ο筮b感影像分類不確定性分析[D];武漢大學(xué);2011年

5 胥海威;基于改進(jìn)隨機(jī)聚類決策森林算法的遙感影像分類研究[D];中南大學(xué);2012年

6 徐盛;基于主題模型的高空間分辨率遙感影像分類研究[D];上海交通大學(xué);2012年

7 劉志剛;支撐向量機(jī)在光譜遙感影像分類中的若干問(wèn)題研究[D];武漢大學(xué);2004年

8 丁勝;智能優(yōu)化算法在高光譜遙感影像分類中的應(yīng)用研究[D];武漢大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳聰;面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像分類在衛(wèi)片執(zhí)法中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 周楊;面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像分類技術(shù)研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

3 劉安斐;基于數(shù)據(jù)融合的遙感影像分類[D];解放軍信息工程大學(xué);2006年

4 任亞芬;面向并行環(huán)境的遙感影像分類算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2011年

5 白秀蓮;基于決策樹方法的遙感影像分類研究[D];內(nèi)蒙古師范大學(xué);2012年

6 王松妍;基于云理論的遙感影像分類方法研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2013年

7 陳小瑜;基于空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的遙感影像分類研究[D];福建師范大學(xué);2007年

8 代晨陽(yáng);基于蟻群算法的遙感影像分類研究[D];福建師范大學(xué);2011年

9 魏曼;基于信息論和粗糙集的遙感影像分類不確定性多尺度評(píng)價(jià)研究[D];西安科技大學(xué);2013年

10 段瑞芳;基于粗糙集的遙感影像分類中的不確定性問(wèn)題研究[D];山西大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像分類研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：462355