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| 基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类 | |
| 作者姓名： | 耿万轩 周维勋 金双根 |
| 作者单位： | 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏 南京210044 |
| 基金项目： | 中科院先导A专项课题（XDA23040100）;南京信息工程大学人才启动经费（2019r085） |
| 摘 要： | 针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络(LDCNN)深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法.首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核... |
| 关 键 词： | 高分辨率遥感影像 场景分类 卷积神经网络 特征提取 多核SVM |
| 收稿时间： | 2020-09-17 |
| 修稿时间： | 2021-03-28 |
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