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摘要
本发明公开了一种基于阈值自适应和卷积神经网络的多光谱图像分类方法,输入待分类卫星的多光谱不同时相、不同波段的图像,将所有城市的同一波段图像有标记的部分的所有像元归一化；挑选出的9个波段堆叠成一幅图像作为训练数据集；构造基于卷积神经网络的分类模型,使用训练数据集对分类模型训练,得到一个基于OSM的概率模型,使用该模型与置信度策略对softmax输出结果进行调整,得到最终的分类模型,最后将测试结果上传至IEEE网站得到分类准确率。本发明提供的多光谱图像分类方法,充分利用了多光谱图像波段多、数据量大、信息冗余多的特性,解决了难以对复杂类型的地物进行分类的问题,不仅能够提高分类准确率、减少错分率,还可以提高分类速度。
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