I detta dokument granskas den senaste tidens utveckling när det gäller klassificering av fjärranalysbilder, föreslås en storskalig uppsättning referensdata och ett antal toppmoderna metoder utvärderas med hjälp av den föreslagna datauppsättningen. Gong Cheng, Junwei Han, Senior Member, IEEE och Xiaoqiang Lu, Senior Member, IEEE Abstract-Remote sensing image scenklassificering spelar en viktig roll i ett brett spektrum av applikationer och har därför fått anmärkningsvärd uppmärksamhet. Under de senaste åren har betydande insatser gjorts för att utveckla olika datauppsättningar eller presentera en mängd olika metoder för scenklassificering från fjärranalysbilder. Det saknas dock fortfarande en systematisk genomgång av litteraturen om datauppsättningar och metoder för scenklassificering. Dessutom har nästan alla befintliga dataset ett antal begränsningar, inklusive den lilla skalan av scenklasser och bildnummer, bristen på bildvariationer och mångfald, och mättnaden av noggrannhet. Dessa begränsningar begränsar allvarligt utvecklingen av nya metoder, särskilt metoder som bygger på djupt lärande. Detta dokument innehåller först en omfattande översyn av de senaste framstegen. Därefter föreslår vi en storskalig datauppsättning, kallad "NWPU-RESISC45", som är ett offentligt tillgängligt riktmärke för REMOTE Sensing Image Scene Classification (RESISC), skapad av Northwestern Polytechnology University (NWPU). Detta dataset innehåller 31 500 bilder, som täcker 45 scenklasser med 700 bilder i varje klass. Den föreslagna NWPU-RESISC45 (i) är storskalig på scenklasser och det totala bildnumret, (ii) har stora variationer i översättning, rumslig upplösning, synvinkel, objektpose, belysning, bakgrund och ocklusion, och (iii) har hög inom klass mångfald och mellan klass likheter. Skapandet av denna datauppsättning kommer att göra det möjligt för gemenskapen att utveckla och utvärdera olika datadrivna algoritmer. Slutligen utvärderas flera representativa metoder med hjälp av den föreslagna datauppsättningen och resultaten rapporteras som en användbar baslinje för framtida forskning.
Som svar på detta problem, Cheng et al. I REF föreslogs en storskalig datauppsättning, kallad "NWPU-RESISC45", som är ett allmänt tillgängligt riktmärke för klassificering av fjärranalysbilder (RESISC).
Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art
{'venue': 'Proceedings of the IEEE, 105 (10): 1865-1883, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}