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深度學(xué)習(xí)在GlobeLand30-2010產(chǎn)品分類精度優(yōu)化中應(yīng)用研究
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) globeland30 產(chǎn)品優(yōu)化 google earth
摘要：本文提出結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與在線高分遙感影像的分類方法,用于GlobeLand30地表覆蓋產(chǎn)品的質(zhì)量?jī)?yōu)化。首先,通過對(duì)多源地表覆蓋產(chǎn)品的一致性分析,構(gòu)建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練所需的高分辨率遙感大樣本(224萬樣本量);其次,基于該大規(guī)模樣本集訓(xùn)練適用于GlobeLand30優(yōu)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GoogleNet Inception V3);最后,利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)在線高分影像進(jìn)行分類,用以優(yōu)化GlobeLand30產(chǎn)品的不可靠區(qū)域。經(jīng)獨(dú)立測(cè)試樣本集驗(yàn)證,經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類總體精度為87.7%,Kappa系數(shù)為0.86,相比原始GlobeLand30的精度(總體精度75.1%、Kappa系數(shù)0.71)有了明顯提升。在4個(gè)試驗(yàn)區(qū)的GlobeLand 30產(chǎn)品優(yōu)化實(shí)驗(yàn)表明:該方法能夠有效優(yōu)化GlobeLand30產(chǎn)品的分類精度。
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