基于Densenet-SVM的遙感圖像場景分類網(wǎng)絡(luò)研究

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摘要：遙感圖像的場景分類旨在將包含多個地面對象的子區(qū)域分為不同的類別，是城市規(guī)劃和土地資源管理等應(yīng)用中重要的技術(shù)基礎(chǔ)。文章采用一種基于Densenet-SVM的遙感圖像場景分類網(wǎng)絡(luò)，它由特征提取模型、特征映射模型和分類模型三個部分構(gòu)成。文章使用了三個DenseBlock，其中包含六個稠密連接層與兩個Transition結(jié)構(gòu)交替，為提取滑坡因素的深度特征，從淺到深每個密集塊的膨脹率設(shè)置為5、2和1，并設(shè)計全局池化和稠密層作為特征映射部分。（剩余8271字）