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基于棧式去噪自編碼器的遙感圖像分類

發(fā)布時(shí)間:2017-08-22 01:03

  本文關(guān)鍵詞:基于棧式去噪自編碼器的遙感圖像分類


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【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)遙感圖像分類方法難以取得更高精度的問(wèn)題,提出一種根據(jù)深度學(xué)習(xí)思想的基于棧式去噪自編碼器的遙感圖象分類方法。首先,將多個(gè)去噪自編碼器棧式疊加構(gòu)成深度網(wǎng)絡(luò)模型,用無(wú)監(jiān)督的layer-wise方法由下至上訓(xùn)練每一層網(wǎng)絡(luò)并在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入噪聲以得到更為穩(wěn)健的特征表達(dá);然后,通過(guò)反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)并利用誤差反向傳播對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化得到最終的模型;最后,利用國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證;跅J饺ピ胱跃幋a器的遙感圖像分類方法的總體分類精度和kappa精度分別達(dá)到95.7%和95.5%,均高于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)(SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法能有效提高遙感圖像的分類精度。
【作者單位】: 華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】深度學(xué)習(xí) 棧式去噪自編碼器 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遙感圖像 地物分類
【分類號(hào)】:TP751
【正文快照】: 0引言遙感圖像分類一直是遙感技術(shù)中的熱點(diǎn)問(wèn)題,指把遙感圖像中的每個(gè)像元?jiǎng)潥w到實(shí)際地物類別中的過(guò)程。隨著遙感圖像數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)與分辨率的逐步提高,遙感圖像分類技術(shù)在城市規(guī)劃、環(huán)境保護(hù)、資源管理、地圖測(cè)繪等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。目前,遙感圖像分類主要被分

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2 譚衢霖,邵蕓;雷達(dá)遙感圖像分類新技術(shù)發(fā)展研究[J];國(guó)土資源遙感;2001年03期

3 杜鳳蘭,田慶久,夏學(xué)齊;遙感圖像分類方法評(píng)析與展望[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2004年06期

4 李石華,王金亮,畢艷,陳姚,朱妙園,楊帥,朱佳;遙感圖像分類方法研究綜述[J];國(guó)土資源遙感;2005年02期

5 付小勇;楊建祥;譚靖;;基于統(tǒng)計(jì)的遙感圖像分類方法[J];林業(yè)調(diào)查規(guī)劃;2005年06期

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7 李華;曹衛(wèi)彬;劉姣娣;;土地監(jiān)測(cè)中提高遙感圖像分類精度的方法研究[J];安徽農(nóng)學(xué)通報(bào);2008年22期

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9 曾聯(lián)明;吳湘濱;劉鵬;;感興趣區(qū)域遙感圖像分類與支持向量機(jī)應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年06期

10 金良;于鳳鳴;;計(jì)算機(jī)遙感圖像分類法在天然草原土地利用現(xiàn)狀研究中的應(yīng)用[J];科技資訊;2010年36期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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2 鄧文勝;邵曉莉;劉海;萬(wàn)誥方;許亮;;基于證據(jù)理論的遙感圖像分類方法探討[A];中國(guó)地理學(xué)會(huì)2006年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2006年

3 周軍其;張紅;孫家b,

本文編號(hào):716142


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