基于图卷积网络的海洋测绘遥感影像场景分类研究

海洋测绘遥感影像噪声难以去除,在遥感影像场景分类时,存在去噪效果不明显、增强效果不显著、分类准确率低等问题。针对这些问题本文提出基于图卷积网络的海洋测绘遥感影像场景分类方法。采用小波阈值图像去噪算法对遥感影像场景进行去噪,再通过NSST(nonsubsampled shearlet transform)方法得到去噪后影像的低频子带滤波与高频子带滤波,并对其展开增强处理,将预处理之后的遥感影像输进图卷积网络模型中,运用该模型中的差异化单元、分类器学习单元与遥感影像特征差异化单元实现最终分类。实验结果表明：与对照方法相比,该方法对遥感影像的去噪效果更好,增强效果更明显,场景分类准确率更高。说明该方法能够有效提升海洋测绘遥感影像的场景分类性能。