小样本的多模态遥感影像高层特征融合分类
在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精度低的缺陷,是小样本的遥感影像高精度分类领域中亟待解决的问题。针对上述问题,提出了考虑两种空间分辨率遥感影像相关关系的融合分类方法。首先,使用两个并行的深度学习网络分别提取两种空间分辨率影像的高层特征;其次,将提取到的高层特征通过融合方法进行融合;最后,得到融合后的高层特征作为输入,训练整个融合分类模型。实验表明,不同融合策略的分类精度不同,本文提出的基于高层特征级别的融合策略可以有效提高分类精度。
文件下载
评论信息
其他资源
- HCPL-3120中文手册
- 神经网络入门级ppt
- PHP Tools for VS 2013(永久免费最新版)
- 代码行统计(可以对C\C++、Java的源代码进行统计，统计结果包括：总行数、空行数、注释行数和代码行数，统计结果可以以表格的形式显示给用户或另存为文件)
- Struts 2 远程代码执行漏洞(s2-045\s2-046)修复所用到的包
- adb全部源码
- LabviewDAQ电压生成程序
- 《城市公交站点设置的优化分析》项目全套
- TWINCAT V3.1安装及使用教程
- 基于PCA对人脸图像做特征选择（matlab程序）
- 基于JAVAEE的网上订餐的设计与实现论文
- 数电课程设计——30秒计时器
- 电影院售票系统
- 阿里云oss视频文件下载并截屏aspx
- （软件类）编程环境.rar
- 11--拼啦商业计划书.pdf
- g2r：for用于交互式可视化的图形语法-源码
- spoonwep2中文包6个
- 微机接口技术课程设计计算机钢琴实验
- 多因子模型讲义-英文
- kuangbin的ACM模板
- Vtcp 5.0版本C++源代码
- 源码下载
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明