【摘 要】
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遥感图像典型地物分类是为飞行器导航提供信息保障,其分类精度直接影响着飞行器导航可靠性。典型地物分类因其类型不确定、形态多样性等原因导致精确分类仍是遥感领域的难题
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遥感图像典型地物分类是为飞行器导航提供信息保障,其分类精度直接影响着飞行器导航可靠性。典型地物分类因其类型不确定、形态多样性等原因导致精确分类仍是遥感领域的难题。针对遥感图像典型地物无监督SLIC超像素分割算法存在分类精度低、适应能力弱的问题,利用全卷积网络(FCN)算法具有通过训练、学习抽取典型地物特征,并能对典型地物描述表达的特点,本文将FCN算法引入到遥感图像典型地物分类中。算法包括学习和分类两个阶段:学习阶段,利用FCN在制作的遥感图像数据集上训练生成FCN模型;分类阶段,将遥感图像分类感兴趣区利用已训练好的FCN模型分类。实验证明,该方法能有效提高典型地物分类精度。针对遥感图像数据集存在样本类别非均衡性的问题,本文提出了基于加权惩罚的FCN(WP-FCN)遥感图像典型地物分类方法。实验证明,该方法在一定程度上解决了道路、草地“小众类”样本的错分问题,提高了典型地物分类精度。鉴于道路典型地物精确分类对于飞行器导航制导的重要性,本文研究了典型地物空间分布以及WP-FCN分类结果中道路错分的分布特点,并提出了基于层次化加权惩罚的FCN(HWP-FCN)的遥感图像分类方法。实验结果表明相比于WP-FCN和FCN算法,HWP-FCN算法有效地提高了遥感图像典型地物分类精度,且对小噪声、小对比度变化干扰的遥感图像典型地物分类具有较好的适应能力。
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