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| 空谱联合特征的CNN＿SVM水体识别 | |
| 引用本文： | 吕亚龙,田生伟,禹龙,张若楠.空谱联合特征的CNN＿SVM水体识别[J].计算机工程与设计,2019,40(5):1435-1439. |
| 作者姓名： | 吕亚龙 田生伟 禹龙 张若楠 |
| 作者单位： | 新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐,830008;新疆大学网络中心,新疆乌鲁木齐,830046;新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐,830008 |
| 基金项目： | 新疆维吾尔自治区自然科学基金;人才培养基金 |
| 摘 要： | 针对传统遥感图像逐像素分类方法精度不高以及空间领域一致性信息未充分利用等问题,提出一种结合保边滤波和光谱_空间特征的CNN_SVM水体识别方法。对原始图像使用保边滤波进行降噪并提高局域平滑度;借助形态学属性剖面获取遥感图像的光谱和多重空间特征,利用重构算法对特征进行重构,融合光谱和空间信息;将融合后的新特征集输入CNN进一步进行特征学习,应用浅层学习算法SVM分类。实验结果表明,与CNN神经网络和SVM相比,该方法具有更好的识别效果。 |
| 关 键 词： | 保边滤波 CNN神经网络 特征重构 形态学属性剖面 水体识别 |
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