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基于LinkNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率遙感影像水體信息提取

摘要:針對高空間分辨率(簡稱高分辨率)遙感影像在水體信息提取時準確度不高的問題,采用LinkNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對高分辨率遙感影像進行水體信息提取,驗證該網(wǎng)絡(luò)模型對于水體信息提取的可行性及有效性.首先選取包含水體的影像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后構(gòu)建LinkNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并利用構(gòu)建好的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練得到水體信息的先驗?zāi)P?最后采用該模型對真實高分辨率遙感影像進行水體信息提取,并與經(jīng)典算法比較.實驗結(jié)果表明:LinkNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)高分辨率遙感影像水體信息的高精度提取,且優(yōu)于經(jīng)典算法.

關(guān)鍵詞:
  • 高分辨率遙感影像  
  • 水體信息提取  
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  
  • 先驗?zāi)P?nbsp; 
作者:
楊知; 歐文浩; 劉曉燕; 李闖; 費香澤; 趙斌濱; 劉龍; 馬瀟
單位:
中國電力科學(xué)研究院有限公司; 北京100192; 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院; 遼寧阜新123000; 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所; 北京100012
刊名:
云南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版

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云南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:53-1045/N。堅持指導(dǎo)性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1938年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。