基于SMOTE和深度遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多類不平衡遙感圖像分類算法研究

摘要： 在遙感圖像分類實(shí)際應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)經(jīng)常面臨高光譜數(shù)據(jù)有效標(biāo)簽不完備、樣本多類不平衡和數(shù)據(jù)分布隨時(shí)空動(dòng)態(tài)變化等問(wèn)題，難以發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。基于上述問(wèn)題，提出一個(gè)基于人工少數(shù)類過(guò)采樣方法(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)和深度遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土地覆蓋分類算法。所提算法創(chuàng)新性地采用深度遷移學(xué)習(xí)，使算法能夠?qū)W習(xí)不同時(shí)空相同地物... （共11頁(yè)）