该【高分辨率多光谱遥感影像地物分类方法研究 】是由【wz_198613】上传分享,文档一共【3】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【高分辨率多光谱遥感影像地物分类方法研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。高分辨率多光谱遥感影像地物分类方法研究高分辨率多光谱遥感影像地物分类方法研究摘要:随着高分辨率多光谱遥感影像的广泛应用,地物分类成为了遥感图像处理的重要研究领域。本论文针对高分辨率多光谱遥感影像地物分类问题,分析了传统的分类方法存在的问题,并提出了一种基于深度学习的新方法。通过在不同数据集上的实验结果,验证了该方法的有效性和优越性。、环境监测和城市规划等领域有着重要的应用价值。然而,由于高分辨率影像中的地物类别众多且相似,传统的地物分类方法往往面临识别精度低、分类效果差等问题。因此,研究有效的地物分类方法具有重要的理论和实际意义。,由于特征提取的主观性和限制性,导致特征的表示能力不足,难以准确区分不同类别的地物。,同时存在冗余特性。这使得传统的分类算法在处理高维数据时容易产生过拟合、计算复杂度高等问题。,例如草地和农田的颜色可能非常接近。这给地物分类带来了较大的挑战。)是一种强大的深度学习方法,具有良好的特征提取能力。N能够自动学习到图像的高级特征表示。,可以采用数据增强的方法。数据增强包括随机旋转、随机裁剪等操作,可以生成更多样化的训练样本。,从而加快模型收敛速度,提高分类准确性。,采用基于深度学习的地物分类方法与传统方法进行对比。实验结果表明,基于深度学习的方法在准确性和鲁棒性上均优于传统方法。,并提出了一种基于深度学习的新方法。实验结果表明该方法在地物分类任务中具有较高的准确性和鲁棒性。然而,深度学习方法也存在一些问题,例如计算复杂度较高、需要大量的训练样本等。因此,未来的研究可以进一步探索如何解决这些问题,提高地物分类的性能和效率。参考文献:[1]ChenC,WanX,WeiL,-basedframeworkforreal-timehigh-resolutionremotesensingimage-basedchangedetection[J].RemoteSensing,2019,11(16):1873.[2]ZhouJ,JiangY,LiuY,[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2017,55(2):844-853.[3]LiuX,ZhouW,GuoD,-spatialinformationfusion[J].RemoteSensing,2018,10(9):1466.
高分辨率多光谱遥感影像地物分类方法研究 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.