| 高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式 |
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| 作者姓名： | 周培诚 程塨 姚西文 韩军伟 |
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| 作者单位： | 1.西北工业大学 深圳研究院, 深圳 518057;2.西北工业大学 自动化学院, 西安 710072 |
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| 基金项目： | 深圳市科技创新委员会基金(编号: JCYJ20180306171131643);国家重点研发计划(编号: 2017YFB0502900);国家自然科学基金(编号: 61772425, 61701415);西北工业大学博士论文创新基金(编号: CX201622) |
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| 摘 要： | 
高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值.传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低.所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题.
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习...
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| 关 键 词： | 遥感影像解译 机器学习范式 深度学习 弱监督学习 小样本学习 强化学习 |
| 收稿时间： | 2020-05-18 |
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