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面向对象遥感影像分类方法研究.docx

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    面向对象遥感影像分类方法研究

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    面向对象遥感影像分类方法研究

    摘要

    为了解决在偏小规模数据集上传统的神经网络常无法避免的过拟合问题以及提取更多特征的问题，本文采用了浅层双流神经网络结构，图像数据分别输入两个相同且独立的CNN处理流，并将顶部提取出的特征信息融合在一起，该结构有效提高了提取图像特征的能力。

    本文基于NWPU-RESISC45数据集制作了小规模遥感影像数据，数据集共有10类，类别分别为：沙滩、农田、森林、公路、工业区、湖泊、草地、停车场、铁路、住宅区。

    实验最终在较小规模遥感影像数据集上的分类精度高

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