按文献类别分组
按栏目分组
按年份分组
关键词
基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究
作者: 于刘   来源: 计算机测量与控制 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 物探遥感数据   自编码神经网络   航空数据   数据分类  
描述: 航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法。根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准。通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理。构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型。通过分类性能测试实验得出结论:所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。
< 1
Rss订阅