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【2h】

Remote Sensing Image Analysis via a Texture Classification Neural Network

机译:通过纹理分类神经网络进行遥感影像分析

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摘要

In this work we apply a texture classification network to remote sensing image analysis. The goal is to extract the characteristics of the area depicted in the input image, thus achieving a segmented map of the region. We haveudrecently proposed a combined neural network and rule-based framework for texture recognition. The framework uses unsupervised and supervised learning, and provides probability estimates for the output classes. Weuddescribe the texture classification network and extend it to demonstrate its application to the Landsat and Aerial image analysis domain.
机译:在这项工作中,我们将纹理分类网络应用于遥感图像分析。目的是提取输入图像中描绘的区域的特征,从而获得该区域的分段图。我们最近提出了一种结合神经网络和基于规则的纹理识别框架。该框架使用无监督学习和有监督学习,并提供输出类别的概率估计。我们描述了纹理分类网络,并将其扩展以证明其在Landsat和航拍图像分析领域的应用。

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