18、基于自适应紧凑卷积神经网络的SAR图像分类研究

SAR图像分类的自适应紧凑CNN研究
最新推荐文章于 2025-09-14 10:09:42 发布
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分类专栏： SAR数据与深度学习融合 文章标签： SAR图像分类 自适应紧凑卷积神经网络 像素级分类
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基于自适应紧凑卷积神经网络的SAR图像分类研究

1. 不同研究区域的分类结果
  • SFBay_C区域结果
    • 该研究区域中，滑动窗口大小N在5到19之间变化，使用3 - 6个输入通道进行实验。结果显示，采用三通道设置的方法比使用46 - D特征向量的竞争方法[22]的总体分类准确率高10%以上。即使竞争方法使用包含EM、颜色和纹理特征的187 - D特征向量，所提方法（仅使用4 - D特征向量）与竞争方法的准确率差距仍大于3%。
    • 不同窗口大小下的总体分类准确率如下表所示：
      | Window size | Three - channel (T11, T22, T33) | Four - channel (T11, T22, T33, Span) | Six - channel (T11, T22, T33, C11, C22, C33) |
      | — | — | — | — |
      | 5 × 5 | 0.8417 | 0.8415 | 0.8324 |
      | 7 × 7 | 0.883 | 0.8794 | 0.8687 |
      | 9 × 9 | 0.9119 | 0.9136 | 0.9017 |
      | 11 × 11 | 0.9310 | 0.9292 | 0.9220 |
      | 13 × 13 | 0.9380 | 0.9389 | 0.9312 |
      | 15 × 15 | 0.9440 | 0.9439 | 0.9395 |
      | 17 × 17 | 0.9496 | 0.9466 | 0.9417 |
      | 19 × 19 |
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17、基于紧凑卷积神经网络的合成孔径雷达图像分类研究
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本研究提出了一种基于自适应和紧凑卷积神经网络（CNN）的合成孔径雷达（SAR）图像分类方法，并在多种SAR数据集（如PDelta_X、Dresden_X和SFBay_L）上进行了实验验证。通过合理设计CNN结构、优化输入通道设置和调整窗口大小，该方法在分类精度和分割掩码质量方面均优于传统分类器（如SVM和CNBC），同时具备更高的特征利用效率和更强的自适应能力。研究还总结了实际应用建议，并展望了未来在多模态数据融合、网络结构优化和实时处理能力提升等方面的发展方向。
16、基于紧凑卷积神经网络的合成孔径雷达图像分类
jupyter5notebook的博客
08-19 38
本文提出了一种基于自适应和紧凑卷积神经网络（CNN）的合成孔径雷达（SAR）图像分类方法。该方法通过滑动窗口像素级分类，结合HSI颜色空间变换和T矩阵对角元素分配技术，生成伪彩色图像以提取更丰富的特征信息。通过自适应CNN结构设计和优化的反向传播过程，该方法能够在使用少量训练样本的情况下实现高效准确的分类。实验结果表明，该方法在多个SAR数据集上均表现出优异的分类性能，且对超参数具有良好的适应性，在分类准确率和计算效率方面均具有显著优势。
15、利用紧凑型卷积神经网络进行合成孔径雷达图像分类
q9r0s的博客
09-14 29
本文探讨了利用紧凑型卷积神经网络（Compact CNNs）进行合成孔径雷达（SAR）图像分类的方法，针对传统分类方法计算复杂度高和深度学习模型对大量标注数据及硬件依赖的问题，提出了一种高效、低复杂度的解决方案。该方法可直接处理SAR强度数据，无需复杂预处理，仅用少量训练样本即可达到先进分类性能，并适用于单极化、双极化及极化SAR（PolSAR）数据。实验结果表明，紧凑型CNN在分类准确率和计算效率方面均优于传统方法和主流深度CNN模型，具备良好的实时应用潜力。未来研究方向包括模型优化、多模态数据融合与实时
[2025CVPR]基于双向域自适应（BiDA)的跨域高光谱图像分类模型
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07-06 755
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基于python学习的溢油特征提取与识别方法研究
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摘要：本文提出了一种基于Python的溢油特征提取与识别方法，利用合成孔径雷达(SAR)图像数据，结合图像处理和机器学习技术实现海面溢油自动识别。研究采用OpenCV和GDAL库进行图像预处理，提取纹理、形状等特征，构建随机森林分类器。实验结果表明，在120景Sentinel-1影像测试中，识别准确率达91.3%，误报率低于8.5%。该方法具有高效、可扩展的特点，为海洋溢油监测提供了有效解决方案。 关键词：溢油识别；特征提取；Python；机器学习
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深度学习与在遥感领域的应用 (综述+研究方向+相关期刊)
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