基于双通道深度密集特征融合的遥感影像分类

来源：激光技术杂志2021年第1期北京时间：

作者：张艳月, 张宝华, 赵云飞, 吕晓琪, 谷宇, 李建军

摘要：为了提高遥感图像场景分类中特征有效利用率，进而提高遥感影像分类精度，采用基于双通道深度密集特征融合的遥感影像分类方法，进行了理论分析和实验验证。首先通过构建复合密集网络模型, 分别提取图像卷积层特征和全连接层特征；然后为挖掘、利用图像深层信息，通过视觉词袋模型将提取的深层卷积层特征进行重组编码，捕获图像深层局部特征；最后采用线性加权方式将局部和全局特征融合、分类。结果表明，选用数据集UC Merced Land-Use和NWPU-RESISC45进行实验，取得的分类精度分别为93.81%和92.62%。该方法充分利用局部特征和全局特征的互补性，能实现图像深层信息的充分利用和表达。

关键词：图像处理, 遥感图像分类, 特征融合, 密集网络, 视觉词袋模型