Urban Land Use and Land Cover Classification Using Remotely Sensed SAR Data through Deep Belief Networks
المؤلفون المشاركون
Dou, Yong
Niu, Xin
Xu, Jiaqing
Lv, Qi
Xu, Jinbo
Xia, Fei
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Land use and land cover (LULC) mapping in urban areas is one of the core applications in remote sensing, and it plays an important role in modern urban planning and management.
Deep learning is springing up in the field of machine learning recently.
By mimicking the hierarchical structure of the human brain, deep learning can gradually extract features from lower level to higher level.
The Deep Belief Networks (DBN) model is a widely investigated and deployed deep learning architecture.
It combines the advantages of unsupervised and supervised learning and can archive good classification performance.
This study proposes a classification approach based on the DBN model for detailed urban mapping using polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) data.
Through the DBN model, effective contextual mapping features can be automatically extracted from the PolSAR data to improve the classification performance.
Two-date high-resolution RADARSAT-2 PolSAR data over the Great Toronto Area were used for evaluation.
Comparisons with the support vector machine (SVM), conventional neural networks (NN), and stochastic Expectation-Maximization (SEM) were conducted to assess the potential of the DBN-based classification approach.
Experimental results show that the DBN-based method outperforms three other approaches and produces homogenous mapping results with preserved shape details.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lv, Qi& Dou, Yong& Niu, Xin& Xu, Jiaqing& Xu, Jinbo& Xia, Fei. 2015. Urban Land Use and Land Cover Classification Using Remotely Sensed SAR Data through Deep Belief Networks. Journal of Sensors،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1070148
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lv, Qi…[et al.]. Urban Land Use and Land Cover Classification Using Remotely Sensed SAR Data through Deep Belief Networks. Journal of Sensors No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1070148
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lv, Qi& Dou, Yong& Niu, Xin& Xu, Jiaqing& Xu, Jinbo& Xia, Fei. Urban Land Use and Land Cover Classification Using Remotely Sensed SAR Data through Deep Belief Networks. Journal of Sensors. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1070148
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1070148
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر