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基于精調(diào)的膨脹編組-交叉CNN的PolSAR地物分類
關(guān)鍵詞：地物分類 膨脹卷積
摘要：在極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)地物分類研究中,基于實(shí)數(shù)CNN的分類算法無法充分利用PolSAR圖像豐富的通道相位信息,并且在逐像素預(yù)測中存在大量冗余計(jì)算,導(dǎo)致分類效率較低。針對以上問題,該文采用一種復(fù)數(shù)域下的像素映射深度模型,實(shí)現(xiàn)低采樣率下精確且高效的PolSAR地物分類。為充分使用PolSAR數(shù)據(jù)的通道相位信息,該文基于一種編組-交叉卷積網(wǎng)絡(luò)(GC-CNN)將分類模型推廣到復(fù)數(shù)域,并利用網(wǎng)絡(luò)提取的復(fù)數(shù)特征及其對應(yīng)的相位和幅度來實(shí)現(xiàn)更精確的分類;為加快分類速度,該文還采用了一種精調(diào)的膨脹編組-交叉卷積網(wǎng)絡(luò)(FDGC-CNN)來實(shí)現(xiàn)像素到像素的直接映射,并進(jìn)一步提升了分類精度。在基于AIRSAR平臺的16類地物數(shù)據(jù)和E-SAR平臺的4類地物數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)中,該文采用的FDGC-CNN模型相較于SVM分類器和實(shí)數(shù)CNN模型,能夠更準(zhǔn)確和更高效地實(shí)現(xiàn)多類別地物分類,全局分類精度分別為96.94%和90.07%、總耗時4.22s和4.02s。
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