Detta dokument presenterar en övervakad hierarkisk fjärranalys bildsegmenteringsteknik med hjälp av en kommitté av flerskaliga konvolutionella neurala nätverk. Med befintliga tekniker uppnås segmentering genom finjustering av en uppsättning fördefinierade funktionsdetektorer. En sådan lösning är dock inte robust eftersom införandet av nya sensorer eller tillämpningar kräver att nya funktioner och tekniker utvecklas. Omvänt uppnår den föreslagna metoden segmentering genom en uppsättning inlärda funktionsdetektorer. För att lära sig funktionsdetektorer utnyttjar den föreslagna metoden en kommitté av konvolutionella neurala nätverk som utför flerskaliga analyser på varje band för att härleda individuella sannolikhetskartor på regiongränser. Sannolikhetskartor är sedan sammansmälta för att producera en sammanslagen sannolikhetskarta. Dessutom är den sammanslagna kartan intrafusionerad med hjälp av ett morfologiskt schema till en hierarkisk segmenteringskarta. Den föreslagna metoden jämförs kvantitativt med referensteknik på en allmänt tillgänglig datauppsättning. Resultaten, som presenteras i detta dokument, belyser den föreslagna metodens bättre noggrannhet.
Basaeed m.fl. I REF föreslogs en övervakad hierarkisk segmentering för fjärranalysbilder.
A supervised hierarchical segmentation of remote-sensing images using a committee of multi-scale convolutional neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of remote sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}