[发明专利]一种基于SCA与3D-CNN融合网络的高维多源遥感影像分类方法在审
| 申请号： | 202210346921.8 | 申请日： | 2022-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN116935206A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 郭交;罗俊杰;叶永凯 | 申请（专利权）人： | 西北农林科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 712100 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于SCA与3D‑CNN融合网络的高维多源遥感影像分类方法，步骤有：(1)获取GF‑1与Sentinel‑2遥感影像数据，进行辐射校准、大气校正等影像预处理工作；(2)设置训练参数，对栈式卷积自编码网络进行逐层贪婪式预训练，完成编码网络的初始化；(3)将卷积自编码网络与3D‑CNN网络连接，并进行分类训练，实现整体网络的微调，同时利用3D‑CNN加入中心像素的邻域信息，优化网络的整体效果，提高分类精度。本发明结合了自编码网络与CNN网络的优点，将数据降维过程与分类过程进行融合，改变了传统的“先降维，后分类”的数据处理方式，简化了遥感影像分类的工作流程，在遥感影像分类的过程中取得了较高的精度，为遥感影像分类工作提供了一种新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sca cnn 融合 网络 高维多源 遥感 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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