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基于卷积神经网络的遥感图像地物分类 被引量:1

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摘要 遥感图像中包含了丰富的信息,如何有效提取这些信息成为当前的挑战。高光谱遥感图像分类是研究的热点。针对高光谱图像的地物分类问题,本文设计了一个新颖的光谱—空间特征双流密集残差网络。本文在高光谱图像领域的开源数据集Indian Pines上进行了实验,实验结果表明该方法有效地改善了高光谱图像的分类性能。
作者 仇龙
出处 《信息记录材料》 2024年第1期87-90,93,共5页 Information Recording Materials
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参考文献3

二级参考文献22

  • 1蔡宏,李俊,刘敬.高分辨率遥感在城市发展动态监测中的应用[J].云南地理环境研究,2006,18(1):105-109. 被引量:11
  • 2孙家抦等.遥感原理、方法与应用[M].北京:测绘出版社.
  • 3D.E.Rumelhart, G.E.Hinton, and R.J.Williams.Learning internal representations by error propagation. Nature, 1986.323(99):533-536.
  • 4HINTON G E,OSINDERO S,TEH Y W.A fast learning algorithm for deep belief nets[J].Neural Computation, 2006.18(7): 1527-1554.
  • 5I Bengio, Yoshua (2009)."Learning Deep Archi-tectures for Al".Foundations and Trends in Machine Learning2 (1):I-127.
  • 6Larochelle, Hugo; Salakhutdinov, Ruslan (2010). "Efficient Learning of Deep Boltzmann Machines":693-700.
  • 7Han, Jun; Morag, Claudio (1995). "The influence of the sigmoid function parameters on the speed of backpropagation leaming". In Mira, Jose; Sandoval, Francisco. From Natural to Artificial Neural Computation. pp:195-201.
  • 8Robert E. Bradley, Lawrence A. D'Antonio, Charles Edward Sandifer.Euler at 300: an appreciation. Mathematical Association of America,2007:100.
  • 9Xavier Glorot, Antoine Bordes and Yoshua Bengio(2011) Deep sparse rectifier neural networks. AISTATS,.
  • 10卢伟,李淑,文鸿雁,韦春桃.基于遥感的城市景观生态环境格局分析[J].地理空间信息,2009,7(2):62-64. 被引量:3

共引文献170

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