一种生成对抗网络半监督遥感图像分类方法北大核心CSCD

遥感图像由于数据集小,有标签数据少,因此其分类精度往往不高。为了提高遥感图像的分类精度,结合生成对抗网络与VGGNet-16设计了一个针对遥感图像的半监督分类方法,并分别在NWPU-RESISC45数据集与UC-Merced数据集上进行了验证。实验结果表明,该方法不仅能生成大量质量较好的遥感图像,增广了遥感图像数据集,解决了原始数据集样本不足的问题,同时能充分利用这些数据达到提高分类精度的效果,缓解有监督分类需要用到大量有标签数据的问题。