基于卷积神经网络的遥感图像分类算法

摘要：

随着信息技术、遥感技术的快速发展,人们获得的遥感数据急速增长,如何对遥感图像进行分类成为亟待解决的问题.文章采用深度学习技术搭建卷积神经网络,通过在卷积层后增加池化层对卷积层生成的特征下进行采样;采用最大池化实现对特征进一步地提取和压缩;基于全连接层将特征加权求和进行特征汇总,输出层采用Softmax逻辑回归分类器得到输入图像最大的概率值对应的标签,从而实现遥感图像分类.

关键词：遥感图像、图像分类、深度学习、卷积神经网络、逻辑回归

所属期刊栏目：24

分类号：TP183;TP751(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省社会科学规划基金项目L20BXW002

在线出版日期：2022-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-16,44