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半监督高分辨率遥感图像分类方法
引用本文:闾海庆,王静,杨静.半监督高分辨率遥感图像分类方法[J].北京测绘,2022(6):827-830.
作者姓名:闾海庆  王静  杨静
作者单位:1. 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司;2. 湖南省第三测绘院;3. 中国水利水电第八工程局有限公司
摘    要:针对高分辨率遥感图像地形复杂、标注困难等问题,本文提出一种基于半监督学习的高分辨率遥感图像分类算法。首先借助卷积神经网络作为分类模型;然后对高分辨率遥感数据集部分图像分类标注,有监督训练卷积网络;最后对其余数据分别进行弱增强和强增强,得到训练图像伪标签,实现模型有监督训练。实验表明:所提半监督分类模型准确率比有监督模型平均准确率仅降低0.03左右,训练集标注耗时节约一半以上,表明该方法具有较好的识别效果和较快的训练速度。

关 键 词:遥感图像分类  卷积神经分类网络  半监督学习  伪标签
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