Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Estudar o efeito da função de ativação na precisão da classificação utilizando redes neuronais artificiais profundas

Serwa A*

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são amplamente utilizadas na classificação de deteção remota. A otimização de RNA é ainda um campo de investigação enigmático, especialmente em deteção remota. Este trabalho de investigação é uma tentativa de descobrir a função de ativação da RNA para ser perfeitamente utilizada na classificação (mapeamento da cobertura do solo). O primeiro passo é preparar o mapa de referência e depois assumir uma função de ativação selecionada e receber a saída fuzzificada da RNA. A última etapa é comparar o resultado com a referência para chegar à avaliação da precisão. O resultado da investigação é corrigir a função de ativação perfeita para ser utilizada na classificação de deteção remota. Foram utilizadas imagens reais multiespectrais do satélite Landsat 7 e classificadas (usando RNA) e a precisão da classificação foi avaliada com diferentes funções de ativação. A função sigmóide foi considerada a melhor função de ativação.