激光与光电子学进展, 2019, 56 (2): 021702, 网络出版: 2019-08-01   

基于卷积神经网络的高光谱遥感地物多分类识别 下载: 1932次

Multi-Classification and Recognition of Hyperspectral Remote Sensing Objects Based on Convolutional Neural Network
作者单位
1 河北工业大学电子信息工程学院, 天津 300401
2 中国电子科技集团公司第五十三研究所光电信息控制和安全技术重点实验室, 天津 300308
引用该论文

闫苗, 赵红东, 李宇海, 张洁, 赵泽通. 基于卷积神经网络的高光谱遥感地物多分类识别[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(2): 021702.

Miao Yan, Hongdong Zhao, Yuhai Li, Jie Zhang, Zetong Zhao. Multi-Classification and Recognition of Hyperspectral Remote Sensing Objects Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(2): 021702.

引用列表
1、 多尺度特征融合残差网络的高光谱地物分类激光与光电子学进展, 2022, 59 (18): 1810014
2、 基于类间可分性的波段选择算法激光与光电子学进展, 2022, 59 (4): 0428003
3、 基于图像与数据双层融合的高光谱图像拼接激光与光电子学进展, 2021, 58 (2): 0210016
4、 基于改进3D-CNN的多源遥感数据树种识别激光与光电子学进展, 2020, 57 (24): 242804
5、 GGCN:基于GPU的高光谱图像分类算法激光与光电子学进展, 2020, 57 (20): 201101
6、 基于多尺度残差网络的小样本高光谱图像分类激光与光电子学进展, 2020, 57 (16): 162801
7、 基于高光谱成像技术的不同介质血迹陈旧度研究激光与光电子学进展, 2020, 57 (5): 053004
8、 飞机目标分类的深度卷积神经网络设计优化激光与光电子学进展, 2019, 56 (23): 231006
9、 基于深度残差去噪网络的遥感融合图像质量提升激光与光电子学进展, 2019, 56 (16): 161009
10、 利用残差密集网络的高光谱图像分类激光与光电子学进展, 2019, 56 (15): 151006
11、 基于深度对抗域适应的高分辨率遥感影像跨域分类激光与光电子学进展, 2019, 56 (11): 112801

闫苗, 赵红东, 李宇海, 张洁, 赵泽通. 基于卷积神经网络的高光谱遥感地物多分类识别[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(2): 021702. Miao Yan, Hongdong Zhao, Yuhai Li, Jie Zhang, Zetong Zhao. Multi-Classification and Recognition of Hyperspectral Remote Sensing Objects Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(2): 021702.

本文已被 11 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!