研究目的
为应对遥感（RS）图像因尺度和角度变化导致的精确分类难题，提出一种多尺度多角度卷积神经网络（MSMA-CNN）。
研究成果
提出的MSMA-CNN方法显著提高了具有尺度和角度变化的遥感图像分类精度，优于传统方法和部分深度学习方法。
研究不足
该研究受限于计算复杂性以及为避免欠拟合和过拟合而需要对CNN参数进行优化的需求。
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用于多尺度、多角度遥感场景分类的深度卷积神经网络实现
DOI：10.3233/idt-190076
期刊：Intelligent Decision Technologies
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
随着卷积神经网络的发展，利用深度特征实现遥感（RS）图像精准分类的研究取得了显著进展。然而，由于高分辨率遥感图像存在尺度差异，精准分类仍是一项挑战性任务。此外，除尺度变化外，角度差异也会降低卷积神经网络提取深度特征的准确性。本文提出一种多尺度多角度卷积神经网络（MSMA-CNN），通过采用具有判别性、非线性和不变性的卷积层、池化层和全连接层来提取遥感图像的深度特征。该网络在分类过程中不仅考虑空间特征，还融合光谱特征以增强遥感场景分类的鲁棒性。首先通过高斯金字塔分解对遥感图像进行多尺度处理并旋转不同角度，再利用最大稳定极值区域（MSER）方法提取光谱与空间维度的特征，经拼接后输入MSMA-CNN。通过添加正则化参数使测试图像结果逼近训练图像效果。通过调整CNN结构参数设计混合MSMA-CNN架构以实现优化性能提升。为验证方法有效性，我们在六个高难度高分辨率遥感数据集上进行对比实验，最终获得92.25%的分类准确率，在分类精度和计算成本方面均较现有先进场景分类方法有显著提升。
作者：
S.S. Alegavi，R.R. Sedamkar
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