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利用迁移学习进行长时序遥感影像分类的影响因素和策略

康依 马勇 姚武韬 龙安 任迎丰 曾怡

林业工程学报2022,Vol.7Issue(1):160-168,9.
林业工程学报2022,Vol.7Issue(1):160-168,9.DOI:10.13360/j.issn.2096-1359.202103003

利用迁移学习进行长时序遥感影像分类的影响因素和策略

Analysis of influence factors and strategies of long-time series remote sensing image classification using transfer learning

康依 1马勇 2姚武韬 3龙安 2任迎丰 4曾怡5

作者信息

  • 1. 北京林业大学信息学院,北京100083
  • 2. 中国科学院空天信息创新研究院,北京100094
  • 3. 三亚中科遥感研究所,海南省地球观测重点实验室,三亚572029
  • 4. 广西壮族自治区环境应急与事故调查中心,南宁530028
  • 5. 国有济源市愚公林场,济源459000
  • 折叠

摘要

关键词

长时序数据/土地利用/迁移学习/遥感影像

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

康依,马勇,姚武韬,龙安,任迎丰,曾怡..利用迁移学习进行长时序遥感影像分类的影响因素和策略[J].林业工程学报,2022,7(1):160-168,9.

基金项目

海南省自然科学基金(419QN263) (419QN263)

河南南太行山水林田湖草生态保护修复试点工程(济源项目). (济源项目)

林业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

2096-1359

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