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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚(2018.7.22-2018.7.27)] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于时域迁移深度卷积神经网络的早稻制图方法

DOI:10.1109/IGARSS.2018.8518952 出版年份:2018 更新时间:2025-09-23 15:21:21
摘要: 近年来,深度学习在遥感领域的应用使得大范围自动化制图成为可能。本文提出一种迁移学习方法:先利用2016年的中分辨率遥感数据预训练卷积神经网络(CNN),随后用2017年的少量高分辨率遥感数据进行微调。我们使用该微调模型在25个国家进行早稻制图仅耗时21分钟,总体精度达81.68%。结果表明,卷积神经网络模型能在不同时间段以极小调整实现高精度迁移。
作者: Yaming Duan,Jinshui Zhang,Guanyuan Shuai,Shuang Zhu,Xiaohe Gu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

利用卷积神经网络(CNN)绘制2017年早稻分布图,该网络的参数源自预训练成功的CNN模型,并通过微调进行优化。

实验验证了通过对少量数据进行微调,使用中分辨率遥感数据的CNN模型可迁移至不同时期的早稻制图任务,总体精度达到81.68%。

CNN算法对数据的需求极大,若不使用迁移学习,每个映射任务都需要大量的训练数据。

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