| 题名 | 基于深度学习CNN的滨海湿地高光谱遥感影像分类研究 |
| 作者 | 陈琛 |
| 答辩日期 | 2018-06-01 |
| 文献子类 | 硕士 |
| 授予单位 | 国家海洋局第一海洋研究所 |
| 授予地点 | 青岛 |
| 导师 | 张杰 ; 纪永刚 |
| 关键词 | 滨海湿地 高光谱分类 卷积神经网络 共轭梯度 学习率 |
| 英文摘要 | 滨海湿地是重要的生态系统,遥感技术是滨海湿地监测的重要手段。高光谱遥感数据具有图谱合一的特点,为遥感影像精细分类提供了可能。卷积神经网络是深度学习的重要方法,是目前遥感图像精细分类的新方向。本文针对传统CNN模型中梯度下降算法收敛速度慢的问题,发展了一种基于共轭梯度法的CNN模型,使用共轭梯度算法对模型的下降梯度进行更新,克服了CNN模型在训练样本较多时收敛慢且精度不高的不足;针对传统CNN模型中学习率固定导致的过拟合或欠拟合问题,提出了融合黄金分割法和二次插值法的自适应学习率CNN模型,该模型可自动调节学习率,替代人工方式手动设置学习率,使传统模型中寻找最优调节参数的工作量显著减少。本文发展了一种基于共轭梯度法的CNN模型、提出了自适应学习率的CNN模型,并应用2景滨海湿地高光谱影像开展了分类实验,主要结论如下:1)基于共轭梯度法的CNN模型在模型计算量增大时能更快地收敛,在达到某一精度要求时,时间消耗明显少于传统CNN模型,仅为传统CNN模型的1/3;基于共轭梯度法的CNN模型表现出对噪声的抗干扰能力,在增加训练样本数量,以及不同程度噪声干扰的条件下,与传统CNN模型相比,能够提供更高的分类结果。2)共轭梯度法在求解大型非线性最优化问题中有稳定收敛的优势,基于共轭梯度法的CNN模型在训练的样本数较多时仍能保证分类精度,适合于大数据量的高光谱图像分类。不断增加批训练样本个数,基于共轭梯度下降的CNN模型精度下降幅度明显小于传统CNN模型,且批训练样本数增至160时的精度仍能保持在80%以上,高出CNN模型2.8%。3)自适应学习率的CNN模型受初值影响很小。当学习率搜索区间一定时,传统CNN模型的分类精度受初值影响较大,分类精度的浮动值高达10.8%,而所提出模型的分类精度变化基本稳定在1.2%以内,明显低于传统CNN模型,实现了学习率的自适应调节;当学习率的范围控制在0到1之间时,所提出的模型能取得更优的分类精度。 |
| 语种 | 中文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.fio.com.cn:8080/handle/2SI8HI0U/7463]  |
| 专题 | 研究生部 |
| 作者单位 | 国家海洋局第一海洋研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈琛. 基于深度学习CNN的滨海湿地高光谱遥感影像分类研究[D]. 青岛. 国家海洋局第一海洋研究所. 2018. |
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