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基于Densenet-SVM的遙感圖像場(chǎng)景分類網(wǎng)絡(luò)研究

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摘要:遙感圖像的場(chǎng)景分類旨在將包含多個(gè)地面對(duì)象的子區(qū)域分為不同的類別,是城市規(guī)劃和土地資源管理等應(yīng)用中重要的技術(shù)基礎(chǔ)。文章采用一種基于Densenet-SVM的遙感圖像場(chǎng)景分類網(wǎng)絡(luò),它由特征提取模型、特征映射模型和分類模型三個(gè)部分構(gòu)成。文章使用了三個(gè)DenseBlock,其中包含六個(gè)稠密連接層與兩個(gè)Transition結(jié)構(gòu)交替,為提取滑坡因素的深度特征,從淺到深每個(gè)密集塊的膨脹率設(shè)置為5、2和1,并設(shè)計(jì)全局池化和稠密層作為特征映射部分。(剩余8271字)

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