结合数据增广和迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类

深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果，如图像分类、人脸识别、图像检索等。对于遥感领域而言，获取用于训练CNN的有标签数据集通常是一个重大挑战。本文研究了如何将CNN用于高分辨率遥感影像的场景分类，为了克服缺乏大量有标签遥感影像数据集的问题，结合CNN采用了两种技术：数据增广和迁移学习。在UC Merced Land Use数据集上，验证了VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、DenseNet121等5种网络的性能，分别达到了98.10%、96.19%、99.05%、97.62%、99.52%的分类准确率。