【摘 要】
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长久以来,人类对于未知的探索充满了兴趣。越来越多的传感器被研制用来观测人类未知的宇宙,其中对于地球的观测是非常重要的一项。高分辨率遥感影像因其空间分辨率高,成像清
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)
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长久以来,人类对于未知的探索充满了兴趣。越来越多的传感器被研制用来观测人类未知的宇宙,其中对于地球的观测是非常重要的一项。高分辨率遥感影像因其空间分辨率高,成像清晰,覆盖范围大,可以多角度重复观测等特点,成为遥感领域重要的研究方向。由于遥感影像画幅大,周期性进行拍摄,导致有海量的数据产生,为了充分利用遥感影像,对遥感影像按照场景进行分类研究是十分必要的,本文针对高分辨率遥感影像场景分类问题开展了研究,提出了一系列算法。(1)利用深度特征进行场景分类是现阶段一种主流的方法。然而,深度特征虽然对图像具有高表达能力,但是对于表达遥感影像自身的一些固有特性稍显欠缺。针对该问题,本文提出了一种基于双向动态特征融合的方法来解决高分辨率遥感影像场景分类问题。该方法考虑到遥感影像拍摄过程中拍摄角度多变,地物起伏复杂造成遥感影像尺度多变旋转多变的特点,从特征融合角度出发,融合旋转尺度不变特征与深度特征,增强深度特征在旋转尺度方面的表达能力。从而提高高分辨率遥感影像场景分类精度。(2)利用深度学习方法直接解决遥感影像场景分类问题,需要增强深度网络对于旋转、尺度信息的表达能力,可以在设计深度网络时将旋转、尺度信息作为先验信息纳入到深度网络中。本文提出了一种基于主动旋转卷积方向不变网络进行场景分类研究的方法。该方法提出了一种新的主动进行旋转的卷积核,该卷积核可以在进行卷积操作时生成多个方向通道的卷积核,对图像进行卷积,进而生成多个方向特征图。之后通过最大方向池化方法,针对于方向通道特征图进行最大池化操作,确保将产生的旋转不变信息纳入到深度网络之中,使得深度网络具有方向不变表达能力。提高高分辨率遥感影像场景分类精度。
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