傳統(tǒng)法與深度學(xué)習(xí)級(jí)聯(lián)結(jié)合的近實(shí)時(shí)火點(diǎn)監(jiān)測(cè)
航天返回與遙感
頁(yè)數(shù): 10 2024-10-15
摘要: 針對(duì)山火監(jiān)測(cè)精度和時(shí)效性不足的問(wèn)題,提出一種級(jí)聯(lián)傳統(tǒng)法的多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multichannel Convolutional Neural Network, MCNN)近實(shí)時(shí)火點(diǎn)監(jiān)測(cè)算法。首先,結(jié)合最大類(lèi)間方差和空間上下文法,利用背景亮溫空間信息差異篩選出潛在火點(diǎn)。然后,采用集成學(xué)習(xí)思想構(gòu)建三個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通道,各通道分別輸入光譜信息、空間上下文信息及時(shí)間地理信息特征的不同... (共10頁(yè))