【摘 要】
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针对高空间分辨率遥感影像分类中存在的特征选择困难和空间信息缺乏等问题,提出一种顾及空间信息与FCN的高分辨率遥感影像分类方法。该方法综合利用遥感影像的光谱信息与高程
【基金项目】
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国家自然科学基金(41771479);国家自然科学基金(41371432);国家高分专项(50-H31D01-0508-13/15)
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针对高空间分辨率遥感影像分类中存在的特征选择困难和空间信息缺乏等问题,提出一种顾及空间信息与FCN的高分辨率遥感影像分类方法。该方法综合利用遥感影像的光谱信息与高程信息,首先,使用改进的全卷积神经网络逐层学习得到从底层到高层的特征映射;然后,利用Softmax分类器获得分类概率图;最后,将分类概率图和待分类影像同时输入条件随机场以强化空间信息约束,得到最终的分类结果。实验表明,该方法能有效提升高分辨率遥感影像的分类精度,减少分类噪声,在主观视觉效果和客观定量指标上均优于全卷积神经网络方法以及K近邻、支持向量机等传统分类方法,同时证明了数字表面模型用于高分辨率遥感影像分类的优势。
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