深度卷积神经网络特征提取用于地表覆盖分类初探

目的 地表覆盖监测是生态环境变化研究、土地资源管理和可持续发展的重要基础，在全球资源监测、全球变化检测中发挥着重要作用。提高中等分辨率遥感影像地表覆盖分类的精度具有非常重要的意义。方法 近年来，深度卷积神经网络在图像分类、目标检测和图像语义分割等领域取得了一系列突破性的进展，相比于传统的机器学习方法具有更强的特征学习和特征表达能力。基于其优越的特性，本文进行了深度卷积神经网络对中分辨率遥感影像进行特征提取和分类的探索性研究。以GF-1的16 m空间分辨率多光谱影像为实验数据，利用预训练好的AlexNet深度卷积神经网络模型进行特征提取，以SVM为分类器进行分类。分析了AlexNet不同层的特征以及用于提取特征的邻域窗口尺寸对分类结果的影响，并与传统的单纯基于光谱特征和基于光谱+纹理特征的分类结果进行对比分析。结果 结果表明在用AlexNet模型提取特征进行地表覆盖分类时，Fc6全连接层是最有效的特征提取层，最佳的特征提取窗口尺寸为9×9像素，同时利用深度特征得到的总体分类精度要高于其他两种方法。结论 深度卷积神经网络可以提取更精细更准确的地表覆盖特征，得到更高的地表覆盖分类精度，为地表覆盖分类提供了参考价值。

Land cover classification with features extracted by deep convolutional neural network