图像的特征提取及研究对于遥感场景分类有很重大的意义。在研究遥感图像场景分类时,利用两种预训练卷积神经网络模型VGGNet-16和ResNet-50提取全局特征,然后采用两种特征融合策略进行特征处理。策略一先使用主成分分析(PCA)对特征降维再进行特征融合,策略二则先融合特征以后再降维,最终两种融合策略得到的特征通过随机森林分类器得到分类的结果。在开源数据集UCM和AID上的实验结果表明,两种策略均具有较好的分类能力,并提高模型的训练效率。
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