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融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法
被引量：
4
1
作者
许长青
陈振杰
侯仁福
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期3550-3557,共8页
遥感影像解译是获得土地利用和土地覆盖(LULC)信息最为重要的途径之一,而自动化分类是提高LULC信息获取效率的关键。实际场景中包含大量不精准的先验知识,提取并融合其中的可用知识能进一步提高影像分类方法的精度、自动化率和规模应用...
遥感影像解译是获得土地利用和土地覆盖(LULC)信息最为重要的途径之一,而自动化分类是提高LULC信息获取效率的关键。实际场景中包含大量不精准的先验知识,提取并融合其中的可用知识能进一步提高影像分类方法的精度、自动化率和规模应用能力。基于上述情况,提出了一种融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法。该方法可自动规避先验知识中的不精准单元,在图斑约束空间内实现了分类样本的自动化区域选择和特征提取,并获得了高置信度知识,然后利用这些分类样本训练深度残差网络,从而实现大区域影像的精确分类。以常州市新北区为例进行实验,选用该区域2009年土地利用现状数据作为先验数据,2014年Landsat 8 OLI影像作为待分类影像。实验结果表明,所提方法可融合不精准先验知识,对大面积连片LULC信息分类精确,主要地类图斑界限准确,全图分类图斑精度达到了88.7%,Kappa系数为0.842。该方法能配合深度学习方法实现高精度Landsat 8OLI遥感影像分类。
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关键词
土地利用和土地覆盖分类
Landsat
8
OLI
不精准先验知识
样本自动选取
样本特征
深度学习
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职称材料
题名
融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法
被引量：
4
1
作者
许长青
陈振杰
侯仁福
机构
南京大学地理与海洋科学学院
安徽省第一测绘院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期3550-3557,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0504205)
国家自然科学基金资助项目(41571378)。
文摘
遥感影像解译是获得土地利用和土地覆盖(LULC)信息最为重要的途径之一,而自动化分类是提高LULC信息获取效率的关键。实际场景中包含大量不精准的先验知识,提取并融合其中的可用知识能进一步提高影像分类方法的精度、自动化率和规模应用能力。基于上述情况,提出了一种融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法。该方法可自动规避先验知识中的不精准单元,在图斑约束空间内实现了分类样本的自动化区域选择和特征提取,并获得了高置信度知识,然后利用这些分类样本训练深度残差网络,从而实现大区域影像的精确分类。以常州市新北区为例进行实验,选用该区域2009年土地利用现状数据作为先验数据,2014年Landsat 8 OLI影像作为待分类影像。实验结果表明,所提方法可融合不精准先验知识,对大面积连片LULC信息分类精确,主要地类图斑界限准确,全图分类图斑精度达到了88.7%,Kappa系数为0.842。该方法能配合深度学习方法实现高精度Landsat 8OLI遥感影像分类。
关键词
土地利用和土地覆盖分类
Landsat
8
OLI
不精准先验知识
样本自动选取
样本特征
深度学习
Keywords
Land Use and Land Cover(LULC)classification
Landsat 8 OLI
inaccurate prior knowledge
automatic sample selection
sample feature
deep learning
分类号
P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法
许长青
陈振杰
侯仁福
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
4
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