改进注意力机制的遥感地貌识别算法

摘要：

对遥感地貌进行识别,近年来一直是遥感图像应用领域的研究热点.使用深度学习算法识别遥感影像具有比传统方法更高的准确率和稳健性.针对遥感影像中目标复杂度高、特征信息多等问题,本文提出了一种基于改进注意力机制的遥感图像识别算法,即将并联注意力机制(CS)和神经网络模型相结合,借助弱监督学习来辅助训练.同时采用双损失函数来缓解数据过拟合问题.试验结果表明,本文模型总精度为98.35％,Kappa系数达0.95,优于其他深度学习算法,能有效地识别出自然地貌.

关键词：遥感识别、深度学习、并联注意力机制、弱监督训练、双损失函数

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;湖北省教育厅科学技术研究项目;湖北文理学院博士基金

在线出版日期：2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：93-96,100