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基于深度学习的机载激光海洋测深海陆波形分类

胡善江 贺岩 陶邦一 俞家勇 陈卫标

胡善江, 贺岩, 陶邦一, 俞家勇, 陈卫标. 基于深度学习的机载激光海洋测深海陆波形分类[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(11): 1113004-1113004(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1113004
引用本文: 胡善江, 贺岩, 陶邦一, 俞家勇, 陈卫标. 基于深度学习的机载激光海洋测深海陆波形分类[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(11): 1113004-1113004(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1113004
Hu Shanjiang, He Yan, Tao Bangyi, Yu Jiayong, Chen Weibiao. Classification of sea and land waveforms based on deep learning for airborne laser bathymetry[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(11): 1113004-1113004(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1113004
Citation: Hu Shanjiang, He Yan, Tao Bangyi, Yu Jiayong, Chen Weibiao. Classification of sea and land waveforms based on deep learning for airborne laser bathymetry[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(11): 1113004-1113004(8). doi: 10.3788/IRLA201948.1113004

基于深度学习的机载激光海洋测深海陆波形分类

doi: 10.3788/IRLA201948.1113004
基金项目: 

国家重点研发计划(2016YFC1400902);国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ120343)

详细信息
    作者简介:

    胡善江(1981-),男,高级工程师,博士生,主要从事激光遥感和仪器开发设计等方面的研究。Email:sjhu@siom.ac.cn

  • 中图分类号: TN958.98

Classification of sea and land waveforms based on deep learning for airborne laser bathymetry

  • 摘要: 机载激光雷达的海陆波形分类对于沿海地区及其变化性质的研究至关重要。提出了一种在原始的机载激光雷达回波上使用深度学习进行分类的方法。构建全连接神经网络和一维卷积神经网络(CNN),在一个测量海域的数据集上进行训练和测试,最优模型获得了99.6%的分类精度。该最优模型对来自不同测量海域的数据进行分类,分类精度达到了95.6%,相比支持向量机方法,处理速度提高了约52%。结果表明:深度学习方法对机载激光雷达回波波形的分类具有较高的精度和速度,它可以进一步作为通过机载激光测深技术对海底种类进行分类的候选方法。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-13
  • 修回日期:  2019-05-10
  • 刊出日期:  2019-11-25

基于深度学习的机载激光海洋测深海陆波形分类

doi: 10.3788/IRLA201948.1113004
    作者简介:

    胡善江(1981-),男,高级工程师,博士生,主要从事激光遥感和仪器开发设计等方面的研究。Email:sjhu@siom.ac.cn

基金项目:

国家重点研发计划(2016YFC1400902);国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ120343)

  • 中图分类号: TN958.98

摘要: 机载激光雷达的海陆波形分类对于沿海地区及其变化性质的研究至关重要。提出了一种在原始的机载激光雷达回波上使用深度学习进行分类的方法。构建全连接神经网络和一维卷积神经网络(CNN),在一个测量海域的数据集上进行训练和测试,最优模型获得了99.6%的分类精度。该最优模型对来自不同测量海域的数据进行分类,分类精度达到了95.6%,相比支持向量机方法,处理速度提高了约52%。结果表明:深度学习方法对机载激光雷达回波波形的分类具有较高的精度和速度,它可以进一步作为通过机载激光测深技术对海底种类进行分类的候选方法。

English Abstract

参考文献 (18)

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