基于随机森林多尺度卷积模型的极化SAR分类方法.pdf
霞英****娘子
亲,该文档总共11页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于随机森林多尺度卷积模型的极化SAR分类方法.pdf
本发明提出了一种基于随机森林多尺度卷积模型的极化SAR分类方法,用于解决现有技术中存在的分类准确率较低和分类时间较长的技术问题,实现步骤为:构建包含多尺度卷积模型和随机森林模型的随机森林多尺度卷积模型,其中多尺度卷积模型包括细化模块和至少两个输入模块,并初始化模型的相关参数;对待分类的极化SAR图像进行Lee滤波;对滤波后的极化SAR图像进行预处理;获取训练数据集;将训练数据集输入到多尺度卷积模型中进行模型训练,得到特征图featuremap,并将featuremap输入到随机森林模型进行模型训练,得到训
基于散射全卷积模型的极化SAR分类方法.pdf
本发明公开了一种基于散射全卷积模型的极化SAR分类方法,其步骤为:(1)对待分类的极化SAR图像进行Lee滤波;(2)将散射矩阵进行pauli分解;(3)特征矩阵归一化;(4)构造数据集;(5)构建散射全卷积网络模型;(6)训练散射全卷积模型;(7)获得测试结果。本发明通过将极化SAR图像的极化特性,散射特性和纹理特性有效的结合,保留了特征信息的完整性,提高了图像的分类精度,同时加快了训练速度。
基于不同特征的随机森林极化SAR图像分类.docx
基于不同特征的随机森林极化SAR图像分类随着极化合成孔径雷达(PolarimetricSAR,PolSAR)技术的发展,极化SAR图像分类已经成为遥感图像处理的研究热点之一。随机森林(RandomForest,RF)算法,作为一种集成学习方法,在许多机器学习领域中已经被广泛应用,并在极化SAR图像分类中也表现出了很好的效果。本文将介绍基于不同特征的随机森林极化SAR图像分类方法。一、极化SAR图像极化SAR图像是电磁波在大气和地物间反复多次反射和散射后形成的图像。在极化SAR图像中,电磁波的振动方向、相位
基于多尺度深度方向波网络的极化SAR图像分类方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度深度方向波网络的极化SAR图像分类方法,本方法实现步骤为:(1)输入极化SAR图像;(2)提取泡利分解特征;(3)构建训练样本特征矩阵;(4)初始化多尺度深度方向波网络;(5)训练多尺度深度方向波网络;(6)构建测试样本特征矩阵;(7)得到测试样本的类标;(8)计算分类精度;(9)上色;(10)输出上色后的极化SAR图像。本发明将不同尺度的方向波滤波器作为多尺度深度方向波网络的滤波器,对极化SAR图像进行分类,使得本发明具有很好地保留极化SAR图像的方向特征和全局特征的优点。
基于去噪卷积神经网络的极化SAR地物分类方法.pdf
本发明公开一种基于去噪卷积神经网络的极化SAR地物分类方法,实现步骤为:(1)生成每个像素点的特征向量;(2)生成训练样本集和测试样本集;(3)生成均值图;(4)构建去噪卷积神经网络;(5)训练去噪卷积神经网络;(6)将测试样本输入到训练好的去噪卷积神经网络中,得到分类结果。本发明采用基于去噪卷积神经网络的极化SAR地物分类方法对图像进行分类,减少了去噪过程对地物信息的损失,保留了更多的极化散射信息,最终提高了分类精度。