【摘要】：高分辨率遙感影像中的場景信息,對影像解譯和現(xiàn)實(shí)世界的理解具有重要意義。傳統(tǒng)的場景分類方法多利用中、低層人工特征,但是高分辨率遙感影像的信息豐富,場景構(gòu)成復(fù)雜,需要高層次的特征來表達(dá)。本文提出一種基于PCAnet的高分影像場景分類算法,無監(jiān)督地逐級提取深層特征。首先,利用顯著性探測算法獲取顯著圖,根據(jù)顯著區(qū)域,采樣具有代表性的影像塊作為初始樣本集;然后,將樣本集輸入到PCAnet中進(jìn)行特征提取;最后,利用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行分類。高分影像場景數(shù)據(jù)UC Merced 21類實(shí)驗(yàn)表明,與已有方法相比,本文方法能夠有效地提高分類精度。
[Abstract]:Scene information in high resolution remote sensing images is of great significance to the interpretation of images and the understanding of the real world. The traditional methods of scene classification mostly use low-level artificial features, but high-resolution remote sensing images are rich in information and complex in scene composition, and need high-level features to express them. In this paper, a high score image scene classification algorithm based on PCAnet is proposed, which extracts the deep features step by step without supervision. Firstly, the salience map is obtained by using the salience detection algorithm, and the representative image blocks are sampled as the initial sample set according to the significant region. Then, the sample set is input into the PCAnet for feature extraction. Finally, support vector machine (SVM) (SVM) is used to classify. The experiments of UC Merced 21 for high score image scene data show that the proposed method can effectively improve the classification accuracy compared with the existing methods.
【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;
【基金】：國家973計(jì)劃(2012CB719903) 國家自然科學(xué)基金(41301453) 中國博士后面上基金(2013M530361) 教育部博士點(diǎn)基金(20130162120027)資助
【分類號】：P237

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本文編號：2421283