Satellitbild klassificering är ett utmanande problem som ligger vid korsningen av fjärranalys, datorseende och maskininlärning. På grund av den stora variationen i satellitdata är de flesta av de nuvarande objektklassificeringsmetoderna inte lämpliga för hantering av satellitdataset. Utvecklingen av satellitbildanalys har också hämmats av bristen på en enda märkt högupplösningsdataset med flera klassetiketter. Bidragen från detta dokument är tvåfaldiga -(1) först presenterar vi två nya satellitdataset som kallas SAT-4 och SAT-6, och (2) sedan föreslår vi en klassificeringsram som extraherar funktioner från en ingångsbild, normaliserar dem och matar de normaliserade funktionsvektorerna till ett Deep Belief Network för klassificering. På SAT-4-datasetet producerar vårt bästa nätverk en klassificeringsnoggrannhet på 97,95 % och överträffar tre toppmoderna objektigenkänningsalgoritmer, nämligen -Deep Belief Networks, Convolutional Neural Networks och Stacked Denoising Autoencoders med 11 %. På SAT-6 producerar den en klassificeringsnoggrannhet på 93,9% och överträffar de övriga algoritmerna med 15%. Jämförande studier med en Random Forest classifier visar fördelen med en oövervakad inlärningsmetod jämfört med traditionella övervakade inlärningsmetoder. En statistisk analys baserad på Distribution Separability Criterion och Intrinsic Dimensionality Estimation styrker effektiviteten i vår strategi för att lära sig bättre representationer för satellitbilder.
I REF ) presenterade vi en klassificeringsram som matar handgjorda funktioner extraherade från en bild till en DBN för klassificering av högupplösta satellitbilder.
DeepSat: a learning framework for satellite imagery
{'venue': "GIS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}