基于各类特征对齐迁移网络的多时相遥感图像分类

摘要：

为了在目标域遥感图像不存在标记数据的情况下实现自动分类,论文提出一种基于特征对齐的迁移网络.网络以各类类心对齐和协方差对齐作为迁移策略,全面描述域间各类别之间的对应关系,实现知识迁移.另外,网络采用线性修正单元作为激活函数,能够产生稀疏特征,提高分类效果.该迁移网络能够同时获得对齐的特征和自适应分类器,不需要目标域的标记数据,实现无监督迁移学习.在多时相的Hyperion高光谱遥感图像和WorldView-2多光谱遥感图像上的实验结果证明了该迁移网络的有效性.

关键词：迁移网络;分类;各类特征对齐;遥感

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目No.61771437

在线出版日期：2021-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3730-3739