|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|雷达学报|基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法

基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法

胡涛 李卫华 秦先祥 王鹏 余旺盛 李军

雷达学报2019，Vol.8Issue(4)：471-478,8.
✕
雷达学报2019，Vol.8Issue(4)：471-478,8.DOI:10.12000/JR18065

基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法

Terrain Classification of Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images Based on Deep Learning and Conditional Random Field Model

胡涛 1李卫华 2秦先祥 1王鹏 1余旺盛 1李军1

作者信息

  • 1. 空军工程大学信息与导航学院 西安 710077
  • 2. 国防科技大学电子对抗学院 合肥 230037
  • 折叠

摘要

关键词

极化SAR/地物分类/条件随机场/卷积神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

胡涛,李卫华,秦先祥,王鹏,余旺盛,李军..基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法[J].雷达学报,2019,8(4):471-478,8.

基金项目

国家自然科学基金(41601436, 61403414, 61703423),陕西省自然科学基础研究计划(2018JM4029) （41601436, 61403414, 61703423）

雷达学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

2095-283X

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文