| 特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估 |
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| 引用本文： | 钱晓亮,李佳,程塨,姚西文,赵素娜,陈宜滨,姜利英.特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估[J].遥感学报,2018,22(5):758-776. |
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| 作者姓名： | 钱晓亮 李佳 程塨 姚西文 赵素娜 陈宜滨 姜利英 |
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| 作者单位： | 郑州轻工业学院电气信息工程学院;西北工业大学自动化学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：61501407，61772425，61701415）；河南省科技创新杰出人才（编号：184200510015）；河南省高校科技创新团队（编号：19IRTSTHN013）；郑州轻工业学院博士基金（编号：2014BSJJ016） |
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| 摘 要： | 高分辨率遥感图像场景分类方法主要涉及两个环节:特征提取以及特征分类,分类器的设计已经相对成熟,当前工作的重点是特征提取策略的研究。为了进一步推动特征提取策略的研究,将特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性和定量评估。首先,回顾了高分辨率遥感图像场景分类的发展历程;然后,对现有高分辨率遥感图像场景分类方法的特征提取策略进行分类总结,并从理论上将各类特征提取策略对场景分类性能的影响进行定性评估;最后,在3个规模较大的数据集上对多种特征提取策略进行实验对比,将不同特征提取策略对场景分类性能的影响和各数据集的复杂度进行定量评估。
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| 关 键 词： | 高分辨率 场景分类 特征提取策略 手工特征 数据驱动特征 深度学习 |
| 收稿时间： | 2018/1/23 0:00:00 |
Evaluation of the effect of feature extraction strategy on the performance of high-resolution remote sensing image scene classification |
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| QIAN Xiaoliang,LI Ji,CHENG Gong,YAO Xiwen,ZHAO Sun,CHEN Yibin and JIANG Liying.Evaluation of the effect of feature extraction strategy on the performance of high-resolution remote sensing image scene classification[J].Journal of Remote Sensing,2018,22(5):758-776. |
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| Authors: | QIAN Xiaoliang LI Ji CHENG Gong YAO Xiwen ZHAO Sun CHEN Yibin and JIANG Liying |
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| Institution: | College of Electric and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China,College of Electric and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China,College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi''an 710072, China,College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi''an 710072, China,College of Electric and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China,College of Electric and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China and College of Electric and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | high-resolution scene classification feature extraction strategy hand-designed features data driven features deep learning |
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