迁移学习用于多时相极化SAR影像的水体提取.docx
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本文主要介绍了迁移学习在多时相极化SAR影像水体提取中的应用。通过对SAR影像的特点和传统水体提取方法的分析,提出了一种基于迁移学习的水体提取方法,该方法能够解决传统方法中的人工成本高、数据处理效率低的问题。 SAR影像的特点是能够全天候全天时成像,克服天气的影响,穿透云雾获取地表信息。然而,在地形起伏较大的区域中进行水体提取容易受阴影的干扰,使得传统的水体提取方法存在一些问题,如阈值分割、水平集方法、面向对象分割等方法都存在一些缺陷。 迁移学习方法可以解决这些问题,该方法可以将源域样本的信息迁移至目标域样本,实现目标域样本的扩充,并提高基于机器学习分类器的多时相极化SAR影像水体提取的处理效率。 在本文中,我们研究了迁移学习方法在多时相极化SAR影像水体提取中的应用,探讨了迁移学习方法是否可以在保证水体提取精度处于较高水平的同时,有效地扩充训练样本,以降低获取新样本所需的工作量,提高处理效率。 我们采用了四种迁移学习方法进行实验,包括迁移Bagging算法、迁移AdaBoost算法、直推式迁移学习算法和归纳式迁移学习算法。实验结果表明,迁移学习方法能够有效地提高水体提取的精度和效率,为灾害应急响应中的处理需求提供了有力的支持。 本文的贡献主要有两个方面:一是探讨了迁移学习方法在多时相极化SAR影像水体提取中的应用,二是提出了一种基于迁移学习的水体提取方法,该方法能够解决传统方法中的人工成本高、数据处理效率低的问题,为灾害应急响应中的处理需求提供了有力的支持。 本文的创新点在于采用迁移学习方法来解决传统水体提取方法中的问题,提高了水体提取的精度和效率,为灾害应急响应中的处理需求提供了有力的支持。 本文的主要贡献是提出了一种基于迁移学习的水体提取方法,该方法能够解决传统方法中的人工成本高、数据处理效率低的问题,为灾害应急响应中的处理需求提供了有力的支持。
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