全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类
全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所,辽宁 阜新,123000%自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京,100048
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P237; 针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法.首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模...
Alternative Titles
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全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类
Identifiers
Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb202001007
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb202001007
Other Identifiers
ISSN
1001-1595
DOI
10.11947/j.AGCS.2020.20190038
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