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基于頻帶特征融合的GL-CNN遙感圖像場(chǎng)景分類
關(guān)鍵詞：非下采樣小波變換 頻帶特征融合 指導(dǎo)學(xué)習(xí) 樣本融合 場(chǎng)景分類
摘要：高分辨率衛(wèi)星遙感圖像場(chǎng)景信息的分類對(duì)影像分析和解譯具有重要意義,傳統(tǒng)的高分辨衛(wèi)星遙感圖像場(chǎng)景分類方法主要依賴于人工提取的中、低層特征且不能很好的利用圖像豐富的場(chǎng)景信息,針對(duì)這一問(wèn)題,提出一種基于頻帶特征融合與GL-CNN(Guided Learning Convolutional Neural Network,指導(dǎo)學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的分類方法。首先通過(guò)NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform,非下采樣小波變換)提取出圖像的高低頻子帶,將高頻子帶進(jìn)行頻帶特征融合得到融合高頻子帶,然后聯(lián)合頻譜角向能量分布曲線的平穩(wěn)區(qū)間分析實(shí)現(xiàn)融合高頻子帶與低頻子帶的樣本融合,最后指導(dǎo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取圖像的高低頻子帶包含的高層特征來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景分類。通過(guò)對(duì)UCM_LandUse 21類數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)表明,本文方法的分類正確率達(dá)到94.52%,相比以往算法有顯著提高。
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