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上传时间: 2021-02-25
详细说明：为了进一步提高利用遥感图像进行水体提取的准确率和自动化程度，提出一种基于栈式自编码( SAE) 深度神经网络的水体提取方法。通过堆叠稀疏自编码器构建深度网络模型，使用逐层贪婪训练法依次训练每层网络，从像素层面无监督学习特征，避免传统神经网络等方法需进行人工特征分析与选取的问题; 用学习到的特征结合相应的样本标签有监督训练 softmax 分类器; 利用反向传播( BP) 算法微调优化整个模型。采用塔里木河 ETM + 数据进.行实验，基于 SAE 的水体提取方法准确率达到 94． 73% ，比支持向量机( SVM) 和反向传播( BP) 神经网络方法分别高出3． 28% 和 4． 04% 。实验结果表明，所提方法能有效提高水体提取的精度。.
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