研究目的
为解决大尺寸遥感图像语义分割问题，提出一种自顶向下方法：通过计算目标级特征并利用神经网络进行像素级分类。
研究成果
提出的面向大遥感图像语义分割的自上而下方法在分类精度上有显著提升，尤其在大规模数据集上优于SVM和MLC等传统方法。该方法通过神经网络有效利用对象级特征进行像素分类，展现出对大数据场景的鲁棒性和适用性。
研究不足
隐藏层节点数量的确定及其权重设置尚未优化，仍有改进空间。8连通矩阵对类别标签判定的影响尚未充分探究，可能会影响准确率。
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一种自上而下的大尺度遥感图像语义分割方法
DOI：10.1007/s12145-018-00376-7
期刊：Earth Science Informatics
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
遥感数据量的不断增加为具有挑战性的新研究课题打开了大门。如今，针对海量数据，人们投入了大量精力进行基于像素和对象的分类研究。本文探讨了大规模遥感图像的语义分割问题。为此，我们提出了一种基于两个主要步骤的自上而下的方法。第一步旨在计算对象级特征，这些特征构成多层前馈网络的输入，用于生成遥感对象分类结构。第二步的目标是利用该结构对新图像中的每个像素进行标记?；谡媸凳菁辛硕嘞钍笛?，结果表明所提方法具有良好的分类精度。此外，与现有分类技术的对比证明，该方法尤其适用于大规模遥感数据，具有显著有效性。
作者：
Wadii Boulila
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