本文關(guān)鍵詞：深度置信網(wǎng)絡(luò)在極化SAR圖像分類中的應(yīng)用

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【摘要】：目的深度置信網(wǎng)絡(luò)能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)、提取特征,在特征學(xué)習(xí)方面具有突出優(yōu)勢。極化SAR圖像分類中存在海量特征利用率低、特征選取主觀性強(qiáng)的問題。為了解決這一問題,提出一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的極化SAR圖像分類方法。方法首先進(jìn)行海量分類特征提取,獲得極化類、輻射類、空間類和子孔徑類四類特征構(gòu)成的特征集;然后在特征集基礎(chǔ)上選取樣本并構(gòu)建特征矢量,用以輸入到深度置信網(wǎng)絡(luò)模型之中;最后利用深度置信網(wǎng)絡(luò)的方法對海量分類特征進(jìn)行逐層學(xué)習(xí)抽象,獲得有效的分類特征進(jìn)行分類。結(jié)果采用AIRSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,分類結(jié)果精度達(dá)到91.06%。通過與經(jīng)典Wishart監(jiān)督分類、邏輯回歸分類方法對比,表現(xiàn)了深度置信網(wǎng)絡(luò)方法在特征學(xué)習(xí)方面的突出優(yōu)勢,驗證了方法的適用性。結(jié)論針對極化SAR圖像海量特征的選取與利用,提出了一種新的分類方法,為極化SAR圖像分類提供了一種新思路,為深度置信網(wǎng)絡(luò)獲得更廣泛地應(yīng)用進(jìn)行有益的探索和嘗試。
【作者單位】： 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 極化雷達(dá) 深度置信網(wǎng)絡(luò) 圖像分類 深度學(xué)習(xí) 遙感 特征學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(40801172) 北京市自然科學(xué)基金項目(4142011)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0 引言 極化合成孔徑雷達(dá)(PolS AR)是一種高分辨率成像系統(tǒng),具有全天時全天候、穿透云雨的能力,并且包含豐富的地物目標(biāo)信息,是遙感領(lǐng)域發(fā)展的主要方向之一[1-2]。極化描述的是電磁波的電場矢量端點作為時間函數(shù)形成的空間軌跡,能夠反映電磁波的矢量特性。因此極化SAR能夠通

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：788593