研究目的
利用多波段紧凑纹理单元(MBCTU)描述符和预训练卷积神经网络(CNN)特征提取器来提升高空间分辨率遥感影像的分类效果。
研究成果
提出的利用MBCTU图像编码增强遥感数据分类的方法极具吸引力,其性能优于其他方法。未来工作将聚焦于通过应用新型CNN架构和测试新遥感数据来提升分类性能。
研究不足
该方法仅需从完整的高光谱数据集中选取04个光谱波段的子集,这可能会限制对全部可用光谱信息的利用。此外,性能提升取决于MBCTU阶段对输入数据的预处理效果。
研究目的
利用多波段紧凑纹理单元(MBCTU)描述符和预训练卷积神经网络(CNN)特征提取器来提升高空间分辨率遥感影像的分类效果。
研究成果
提出的利用MBCTU图像编码增强遥感数据分类的方法极具吸引力,其性能优于其他方法。未来工作将聚焦于通过应用新型CNN架构和测试新遥感数据来提升分类性能。
研究不足
该方法仅需从完整的高光谱数据集中选取04个光谱波段的子集,这可能会限制对全部可用光谱信息的利用。此外,性能提升取决于MBCTU阶段对输入数据的预处理效果。
加载中....
您正在对论文“[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚(2018.7.22-2018.7.27)] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 利用多波段紧凑纹理单元描述符与深度卷积神经网络提升遥感数据分类效果”进行纠错
纠错内容
联系方式(选填)
称呼
电话
单位名称
用途
期望交货周期
称呼
电话
单位名称
用途
期望交货周期