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基于卷积神经网络的高分遥感影像内陆盐沼湿地信息提取
被引量：
4
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作者
贾文翰
刘越岩
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第6期89-92,共4页
本文以宁夏盐池Landsat 8影像、高分二号影像、LiDAR数据插值生成的DEM数据、地理国情普查数据等为数据源,首先利用一年多期的Landsat 8影像确定提取内陆盐沼湿地的最佳时相;然后对最佳时相的高分二号(GF-2)融合影像等数据进行多尺度叠...
本文以宁夏盐池Landsat 8影像、高分二号影像、LiDAR数据插值生成的DEM数据、地理国情普查数据等为数据源,首先利用一年多期的Landsat 8影像确定提取内陆盐沼湿地的最佳时相;然后对最佳时相的高分二号(GF-2)融合影像等数据进行多尺度叠置分割,获取NDVI、DEM、穗帽变换等特征,采用最邻近分类器提取内陆盐沼湿地信息,构建内陆盐沼湿地样本库;最后在此基础上探讨卷积神经网络用于高分卫星影像提取内陆盐沼湿地方法。试验结果表明,设计的卷积神经方法适用于内陆盐沼湿地提取,与最近邻分类法提取的结果相比,内陆盐沼湿地边界的提取效果有明显提高。
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关键词
高分卫星影像
内陆盐沼湿地
卷积神经网络
多尺度叠置分割
最近邻分类法
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题名
基于卷积神经网络的高分遥感影像内陆盐沼湿地信息提取
被引量：
4
1
作者
贾文翰
刘越岩
机构
中国地质大学公共管理学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第6期89-92,共4页
基金
国家自然科学基金(41601480)。
文摘
本文以宁夏盐池Landsat 8影像、高分二号影像、LiDAR数据插值生成的DEM数据、地理国情普查数据等为数据源,首先利用一年多期的Landsat 8影像确定提取内陆盐沼湿地的最佳时相;然后对最佳时相的高分二号(GF-2)融合影像等数据进行多尺度叠置分割,获取NDVI、DEM、穗帽变换等特征,采用最邻近分类器提取内陆盐沼湿地信息,构建内陆盐沼湿地样本库;最后在此基础上探讨卷积神经网络用于高分卫星影像提取内陆盐沼湿地方法。试验结果表明,设计的卷积神经方法适用于内陆盐沼湿地提取,与最近邻分类法提取的结果相比,内陆盐沼湿地边界的提取效果有明显提高。
关键词
高分卫星影像
内陆盐沼湿地
卷积神经网络
多尺度叠置分割
最近邻分类法
Keywords
high-resolution satellite image
inland salt marsh wetland
convolution neural network
multi-scale stack analysis
KNN
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
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被引量
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1
基于卷积神经网络的高分遥感影像内陆盐沼湿地信息提取
贾文翰
刘越岩
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021
4
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