基于深度学习遥感目标分类研究

作者：徐运杰; 庸国祥; 庸非; 林敏; 张勉

来源：电子世界, 2019, (03): 26-27.

DOI：10.19353/j.cnki.dzsj.2019.03.009

• 卷积神经网络
• 遥感影像
• 分类研究
• 遥感图像检索
• 地物信息
• 深度学习

<正>高分辨率遥感图像可以获得地面场景物体的纹理以及丰富的光谱信息,因此使用高分辨率遥感卫星数据对数据进行更加高效的特征提取,获得比以往应用更加精确的结果是当前学者研究的热点(刘宣江,基于神经网络的遥感影像识别:北京邮电大学,2007)。基于遥感影像的地物信息提取方法种类众多,且不断发展改进,然而通过高分遥感影像对地物信息提取却并不理想(方旭,杨化超,刘慧杰,等,结合均值漂移分割与全卷积神经网络

• 单位
  山东科技大学; 国家康复辅具研究中心