顾及空间邻域关系的双路卷积神经网络遥感分类方法

摘要

本发明公开了一种顾及空间邻域关系的双路卷积神经网络遥感分类方法，包括如下步骤：数据获取；数据预处理；专题图制作；多尺度分割；目视解译；获取第一级邻域；选取实验样本集；选取patch大小；生成训练数据；转成mat格式；构建卷积神经网络结构；主体单路神经网络训练；第一级邻域单路神经网络训练；互补性分析；顾及空间邻域关系的双路卷积神经网络训练。本发明的目的是提供一种在相同尺度下，将主体和主体的第一级邻域作为输入影像数据，通过增加样本的邻域信息，实现对样本信息的加强，来减少其他类别样本带来的干扰的方法，从而实现分类精度的提高，为分类决策提供参考。