资源简介

摘要： 在遥感影像场景识别过程中，针对利用卷积神经网络进行固定格网影像场景识别时存在类间可分性不高和局部细节粗糙等问题，提出一种深度卷积神经网络递归识别模型（DCNN-RR）。该模型首先构建卷积层、采样层交替的多层卷积神经网络进行遥感影像多分辨率场景训练。然后，根据格网影像softmax概率计算场景类间混淆指数（Confusion Index,CI），四分格网递归进行卷积神经网络识别，并采用多重窗口滑动递归微调直至CI达到峰值来精准定位场景目标。通过高分辨遥感影像实验表明该模型可适应不同尺度地物的变化，相比固定格网影像显著提高了场景识别精度，局部细节也更为精细。 关键词： 场景识别;  卷积神经网络;  深度学习;  混淆指数;  递归     Abstract: In order to solve low separability and rough details in scene recognition，remote sensing image scene oriented convolutional neural network recursive recognition model is presented.Firstly，deep convolutional neural network with multi\|convolutional layers and multi\|pooling layers is constructed by multi\|resolution scenes.Then quad\|grids are subdivided to DCNN scene recursive recognition based on Confusion Index (CI)by softmax probability，and multi\|sliding windows are used to tune recursively for accurately locating scene targets.Experimental results show that the proposed model can adapt scene recognition with different scale，and significantly improve the accuracy compared with the commonly used DCNN.

相关资源

1. 水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
2. 基于无人机遥感技术的森林参数获取研究进展
3. 基于无线传感器网络的森林生态系统观测试验平台构建
4. 基于无人机激光雷达的森林冠层高度分析
5. 多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测
6. 基于无人机遥感技术的台风灾害倒伏绿化树木检测

下载说明

·如果您发现该资源不能下载，请通知管理员.gissky@gmail.com

·为确保下载的资源能正常使用，请使用[WinRAR v3.8]或以上版本解压本站资源,缺省解压密码www.gissky.net ，如果是压缩文件为分卷多文件，请依次下载每一个文件，并按照顺序命名为1.rar,2.rar,3.rar...，然后鼠标右击1.rar解压.

·为了保证您快速的下载速度，我们推荐您使用[网际快车]等专业工具下载.

·站内提供的资源纯属学习交流之用,如侵犯您的版权请与我们联系.