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基于孪生神经网络的新增生产建设项目扰动图斑智能提取
1
作者
胡梦成
黄诗峰
+3 位作者
聂斌斌
孙亚勇
马建威
李楠
《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》
2025年第3期234-243,共10页
新增生产建设项目扰动图斑的自动解译提取,对提高水土保持信息化监管能力有重要意义。本文以黄冈市公路工程类生产建设项目为例,采用两期不同时相遥感影像,在深度学习算法基础上,构建U-Net++为子网络的孪生神经网络模型并引入注意力机...
新增生产建设项目扰动图斑的自动解译提取,对提高水土保持信息化监管能力有重要意义。本文以黄冈市公路工程类生产建设项目为例,采用两期不同时相遥感影像,在深度学习算法基础上,构建U-Net++为子网络的孪生神经网络模型并引入注意力机制和优化处理算法,从而实现了新增公路工程类生产建设项目扰动图斑的高效率自动化提取。实验结果显示,本文提出的模型精确率、召回率和交并比分别为87.13%,84.25%和75.72%,对新增扰动图斑检测效果良好,在模型普适性验证中,新增公路工程类生产建设项目扰动图斑提取结果查全率为96.02%、查准率为73.43%,提取结果中的图斑边界与真实情况基本一致,漏提取的扰动图斑较少,模型表现出较强的泛化能力。结果表明,深度学习算法可以作为一种新增生产建设项目扰动图斑智能解译生产的新方法,能有效提高水土保持信息化监管的效率。
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关键词
水土保持信息化监管
生产建设项目
深度学习
孪生神经网络
扰动图斑智能提取
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题名
基于孪生神经网络的新增生产建设项目扰动图斑智能提取
1
作者
胡梦成
黄诗峰
聂斌斌
孙亚勇
马建威
李楠
机构
中国水利水电科学研究院
出处
《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》
2025年第3期234-243,共10页
基金
湖北省水利重点科研项目(HBSLKY202307)
中国水利水电科学研究院防洪抗旱减灾工程技术研究中心青年创新人才推进计划项目。
文摘
新增生产建设项目扰动图斑的自动解译提取,对提高水土保持信息化监管能力有重要意义。本文以黄冈市公路工程类生产建设项目为例,采用两期不同时相遥感影像,在深度学习算法基础上,构建U-Net++为子网络的孪生神经网络模型并引入注意力机制和优化处理算法,从而实现了新增公路工程类生产建设项目扰动图斑的高效率自动化提取。实验结果显示,本文提出的模型精确率、召回率和交并比分别为87.13%,84.25%和75.72%,对新增扰动图斑检测效果良好,在模型普适性验证中,新增公路工程类生产建设项目扰动图斑提取结果查全率为96.02%、查准率为73.43%,提取结果中的图斑边界与真实情况基本一致,漏提取的扰动图斑较少,模型表现出较强的泛化能力。结果表明,深度学习算法可以作为一种新增生产建设项目扰动图斑智能解译生产的新方法,能有效提高水土保持信息化监管的效率。
关键词
水土保持信息化监管
生产建设项目
深度学习
孪生神经网络
扰动图斑智能提取
Keywords
informatization supervision of soil and water conservation
production and construction projects
deep learning
Siamese neural networks
intelligent extraction of disturbed patches
分类号
S157 [农业科学]
TP79 [农业科学—土壤学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于孪生神经网络的新增生产建设项目扰动图斑智能提取
胡梦成
黄诗峰
聂斌斌
孙亚勇
马建威
李楠
《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》
2025
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