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遥感图像分类是遥感图像处理系统中最基本的研究任务之一,其分类精度将直接影响后续遥感分析解译的应用。传统的遥感图像分类方法大多仅涉及浅层结构,学习后得到的是没有层次结构的单层特征,而深度学习(DeepLearning,DL)可以自动获取层次化的特征表示,更有利于图像的分类。此外,概率图模型也是图像分析领域的一个研究热门,其中的条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)模型已经在很多图像应用中取得了丰富的成果。条件随机场模型可以充分利用图像中的上下文信息,因此与普通的像素级别分类