一种生成对抗网络半监督遥感图像分类方法

摘要：

遥感图像由于数据集小,有标签数据少,因此其分类精度往往不高.为了提高遥感图像的分类精度,结合生成对抗网络与VGGNet-16设计了一个针对遥感图像的半监督分类方法,并分别在NWPU-RESISC45数据集与UC-Merced数据集上进行了验证.实验结果表明,该方法不仅能生成大量质量较好的遥感图像,增广了遥感图像数据集,解决了原始数据集样本不足的问题,同时能充分利用这些数据达到提高分类精度的效果,缓解有监督分类需要用到大量有标签数据的问题.

关键词：遥感图像分类、半监督分类、生成对抗网络、VGGNet、深度学习

所属期刊栏目：37

分类号：TP751;TP391(遥感技术)

资助基金：宁夏自然科学基金项目2021AAC03084

在线出版日期：2022-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：36-42