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迁移学习支持下的遥感影像对象级分类样本自动选择方法
  • ISSN号：1001-1595
  • 期刊名称：《测绘学报》
  • 时间：0
  • 分类：P237[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术] TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]中国科学院遥感与数字地球研究所, [2]中国科学院大学
  • 相关基金：国家自然科学基金(41101398;41271367;41071247;11261044);国家863计划(2013AA12A401);中国科学院重点部署项目课题(KZZD-EW-07-02);国家科技支撑计划重点项目课题(2011BAH06B02);国家国际科技合作计划(2010DFA92720);国家科技支撑计划课题(2012BAH33B01)
作者： 吴田军[1,2], 骆剑承[1], 夏列钢[1,2], 杨海平[1,2], 沈占锋[1], 胡晓东[1]
关键词： 自动化, 土地覆盖, 对象级分类, 样本选择, 变化检测, 迁移学习
中文摘要：

面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化对象级分类。试验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。

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期刊信息
  • 《测绘学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国测绘地理信息学会
  • 主编：杨元喜
  • 地址：北京市西城区三里河路50号
  • 邮编：100045
  • 邮箱：chxb@periodicals.net.cn
  • 电话：010-68531192
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-1595
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2089/P
  • 邮发代号:2-224
  • 获奖情况:
  • 中国科学技术协会精品科技期刊工程项目资助期刊（2...,中国国际影响力优秀学术期刊（2012年）,第四届中国百种杰出学术期刊（2005年）,科技部“中国精品科技期刊”（2008年、2011年、201...,中国科协优秀期刊,中国科协年度期刊内容和编校质量良好的13种期刊之...,中国测绘学会第一、第二届“全国优秀测绘期刊奖”...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,瑞典开放获取期刊指南,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:18477