Multi-features and Fuzzy with Residual Lenet for Cotton Classification Using Remote Sensing Image

方法

多特征提取、模糊逻辑与残差LeNet网络，用于遥感图像分类。

发现

该方法能有效提升棉花分类精度，验证了深度残差网络结合模糊特征的可行性。

机会点

可探索多特征与模糊深度学习在其他作物遥感分类中的泛化能力及轻量化部署。

多特征与模糊残差LeNet用于基于遥感图像的棉花分类。《印度遥感学会杂志》