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基于卷积神经网络的高分辨率遥感土地利用/土地覆盖分类全连接条件随机场方法

DOI：10.3390/rs10121889 期刊：Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 土地利用与土地覆盖（LULC）的解译是高分辨率遥感（RS）图像处理和土地资源管理领域的重要课题。要完整训练一个用于LULC分类的新建或现有卷积神经网络（CNN）架构，需要大量遥感影像数据，因此需对预训练CNN进行微调以实现LULC检测。为提高高分辨率遥感图像的分类精度，需采用另一种特征描述符并结合后处理分类器。本文提出一种全连接条件随机?。‵C-CRF），通过利用微调后的CNN层、光谱特征及全连接成对势能来实现高分辨率遥感图像分类：首先采用现有CNN模型并通过训练数据集微调其参数，计算图像像素属于各类别的概率；其次结合光谱特征与数字表面模型（DSM），并采用支持向量机（SVM）分类器确定各LULC类别概率，基于微调CNN获得的概率构建新特征描述符；最后引入FC-CRF生成分类结果——其中一元势能由新特征描述符和SVM分类器获得，成对势能则由三波段RS影像与DSM生成。实验结果表明，当总体精度达到约85%时，该分类方案具有良好性能。
作者： Bin Zhang，Cunpeng Wang，Yonglin Shen，Yueyan Liu
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过结合微调卷积神经网络（CNN）、光谱特征、数字表面模型（DSM）与支持向量机（SVM），并采用全连接条件随机?。‵C-CRF）的方法，提高高分辨率遥感图像的分类精度。

研究成果

基于FC-CRF和微调CNN提出的分类框架通过利用光谱和空间信息，有效提升了高分辨率遥感图像的土地利用/覆盖分类效果。该方法实现了约85%的分类精度，并消除了椒盐噪声效应。

研究不足

该研究受限于训练卷积神经网络参数所需的计算资源以及对大量标注遥感数据的需求。此外，该方法性能可能因不同数据集及训练/测试集而异。

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