卷积神经网络在SAR遥感海冰分类中的应用可行性分析

论文摘要

分别介绍了卫星遥感海冰监测、分类的传统方法,以及卷积神经网络在遥感影像分类识别中的应用成果。尝试将在图像识别、语言检测等方面取得成功的卷积神经网络算法应用在海冰图像分类中,利用其能够应对非线性、网络结构简单、可并行运算等能力去解决海冰数据分类问题。

论文目录

• 1 引言
• 2 国内外SAR遥感海冰分类的研究进展
• 3 卷积神经网络在图像分类中的应用进展
•   3.1 卷积神经网络（CNN）的结构和算法原理
•   3.2 CNN模型在结构上的改进
•   3.3 CNN模型在训练方法上的改进
•   3.4 CNN模型在SAR遥感海冰图像分类中的应用进展及可行性分析
• 4 总结与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 崔艳荣,邹斌,韩震,石立坚,刘森

关键词: 卫星遥感,海冰分类,应用,卷积神经网络,深度学习

来源: 海洋预报 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 海洋学

单位: 上海海洋大学海洋科学学院,国家卫星海洋应用中心,国家海洋局空间海洋遥感与应用研究重点实验室

基金: 国家重点研发计划（2018YFC1407200,2018YFC1407206）

分类号: P731.15;P715.7

页码: 77-85

总页数: 9

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