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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;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。 相似文献
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面向对象的无人机遥感影像岩溶湿地植被遥感识别 总被引:1,自引:0,他引:1
以广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园为研究区,以无人机航摄影像为数据源,综合利用面向对象的影像分析技术、随机森林算法、阈值分类方法和Boruta全相关特征变量选择算法进行岩溶湿地植被的遥感识别。结果表明:针对不同特征变量对岩溶湿地遥感识别的贡献率而言,光谱特征(DOM>DSM)>纹理特征(DOM>DSM)>几何特征>上下文变量;两个航摄影像数据集的总体分类精度都在85%以上,Kappa系数也高于0.85。本文研究结果对基于高空间分辨率无人机可见光影像的岩溶湿地植被遥感识别在特征变量选择、分割参数选择及方法选择方面具有一定的借鉴意义。 相似文献
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