【摘 要】
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机载激光雷达的海陆波形分类对于沿海地区及其变化性质的研究至关重要。提出了一种在原始的机载激光雷达回波上使用深度学习进行分类的方法。构建全连接神经网络和一维卷积神经网络(CNN), 在一个测量海域的数据集上进行训练和测试, 最优模型获得了99.6％的分类精度。该最优模型对来自不同测量海域的数据进行分类, 分类精度达到了95.6％,相比支持向量机方法, 处理速度提高了约52%。结果表明: 深度学习方法对机载激光雷达回波波形的分类具有较高的精度和速度, 它可以进一步作为通过机载激光测深技术对海底种类进行分类的候
【机 构】
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中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室,上海201800中国科学院大学,北京100049自然资源部第二海洋研究所,浙江杭州310012山东科技大学,山东青岛266590
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机载激光雷达的海陆波形分类对于沿海地区及其变化性质的研究至关重要。提出了一种在原始的机载激光雷达回波上使用深度学习进行分类的方法。构建全连接神经网络和一维卷积神经网络(CNN), 在一个测量海域的数据集上进行训练和测试, 最优模型获得了99.6％的分类精度。该最优模型对来自不同测量海域的数据进行分类, 分类精度达到了95.6％,相比支持向量机方法, 处理速度提高了约52%。结果表明: 深度学习方法对机载激光雷达回波波形的分类具有较高的精度和速度, 它可以进一步作为通过机载激光测深技术对海底种类进行分类的候选方法。
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