基于深度学习的WorldView-3城市目标分类应用研究

WorldView-3是目前空间分辨率最高的商业卫星数据,具有立体采集、1∶5000测图能力,同时又具有更多的光谱波段,有利于地物识别。本文尝试基于深度学习分类工艺和方法,探讨利用0.31 m WorldView-3多光谱、高分辨率遥感影像的地物识别能力,通过选取试验区对房屋建筑区、植被、阴影、水体、棚房等城市目标进行分类试验,分析针对分米级高分辨率遥感影像城市目标分类试验工艺和关键参数设置、样本特征选取。试验结果表明模型具有一定样本容错能力,并在一定程度上可以有效挖掘WorldView-3的不同材质地物识别能力。