高分辨率遥感影像纹理较细,导致容易在训练中丢失信息,而且波段数量过多,致使波段选择与处理趋于复杂化,针对以上问题,提出结合引导滤波器纹理增强的卷积神经网络分类方法.利用Worldview-3全色波段、8个可见光波段、8个短波红外波段,基于影像融合、最小噪声分离变换等方法制作4种不同波段组合的数据集,进行训练与预测.验证表明,此网络分类方法预测结果的Kappa系数和总体精度均高于传统方法,且对物体边缘特征识别能力较强.
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