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《基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像分類研究_劉大偉》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、光學(xué)學(xué)報第36卷第4期Vol.36,No.42016年4月ACTAOPTICASINICAApril,2016基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像分類研究1,211劉大偉韓玲韓曉勇1長安大學(xué)地測學(xué)院,陜西西安7100542武警工程大學(xué)信息工程系,陜西西安710086摘要針對高空間分辨率遙感影像的分類問題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的分類方法。該方法通過非下采樣輪廓波變換計算影像的紋理特征，利用深度學(xué)習(xí)的常用模型—深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)對高分辨率遙感影像進行了基于光譜-紋理特征的分類，并與基于單源光譜信息的DBN分類方
2、法、支持向量機(SVM)分類方法、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)分類方法進行了比較分析。研究結(jié)果表明：相對于單源光譜信息，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；相對于SVM、NN等分類方法，DBN能夠更加準確地挖掘高分辨率遙感影像的空間分布規(guī)律，提高分類的準確度。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;紋理中圖分類號TP751.1文獻標識碼Adoi:10.3788/AOS201636.0428001HighSpatialResolutionRe
3、moteSensingImageClassificationBasedonDeepLearningLiuDawei1,2HanLing1HanXiaoyong11SchoolofGeologyEngineeringandGeomatics,Chang′anUniversity,Xi′an,Shaanxi710054,China2DepartmentofInformationEngineering,ArmedPoliceEngineeringUniversity,Xi′an,Shaanxi710086,C
4、hinaAbstractAclassificationmethodbasedondeeplearningisproposedfortheclassificationofhighspatialresolutionremotesensingimages.Thetexturefeaturesoftheimagesarecalculatedthroughnonsubsampledcontourlettransform,thedeeplearningcommonmodel-deepbeliefnetworks(D
5、BN)areusedtoclassifythehighspatialresolutionremotesensingimagesbasedonspectralandtexturefeatures.TheproposedmethodiscomparedwiththeDBNclassificationmethodbasedonsinglespectralinformation,thesupportvectormachine(SVM)methodandthetraditionalneuralnetwork(NN
6、)classificationmethod.Experimentalresultsshowthatcomparingwiththesinglespectralinformation,theuseofspectralandtextureinformationcaneffectivelyimprovetheclassificationaccuracyofhighspatialresolutionremotesensingimages,andcomparingwithmethodsofSVMandNN,the
7、DBNmethodcanaccuratelyexplorethedistributionlawofthehighspatialresolutionremotesensingimagesandimprovetheaccuracyofclassification.Keywordsremotesensing;deeplearning;deepbeliefnetworks;highspatialresolution;remotesensingimageclassification;nonsubsampledco
8、ntourlettransform;textureOCIScodes280.4750;100.2960;100.5010;110.69801引言隨著遙感技術(shù)的不斷進步，可以獲得的遙感影像的空間分辨率也越來越高。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)象更加收稿日期:2015-09-21;收到修改稿日期:2015-12-04基金項目:國家自然科學(xué)基金(41171224，41
