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關鍵詞：極化sar 地物分類 條件隨機場 卷積神經網絡 

摘要：近年來,極化合成孔徑雷達(PolSAR)圖像地物分類得到了深入研究。傳統的PolSAR圖像地物分類方法采用的特征往往需要針對具體問題進行設計,特征表征性不強。因此,該文提出一種基于卷積神經網絡(CNN)和條件隨機場(CRF)模型的PolSAR圖像地物分類方法。利用預訓練好的實現圖像分類任務的卷積神經網絡模型(VGG-Net-16)提取表征能力更強的圖像特征,再通過CRF模型對多特征及上下文信息的有效利用來實現圖像的地物分類。實驗結果表明,與3種利用傳統經典特征的方法相比,該方法能夠提取更有效的特征,取得了更高的總體分類精度和Kappa系數。

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