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联合改进U-Net模型和D-InSAR技术采矿沉陷提取方法 被引量:1
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作者 林佳惠 刘广 +3 位作者 范景辉 赵红丽 白世彪 潘宏宇 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2023年第3期145-152,共8页
矿产资源开采导致的地表沉陷不仅是矿区国土空间开发利用需要考虑的重要因素,而且对地下非法开采的区域具有明显的指征作用。矿产资源开采一般具有分布范围较广、分布不均且较分散的特点,因此快速、准确地识别并提取大区域内采矿沉陷的... 矿产资源开采导致的地表沉陷不仅是矿区国土空间开发利用需要考虑的重要因素,而且对地下非法开采的区域具有明显的指征作用。矿产资源开采一般具有分布范围较广、分布不均且较分散的特点,因此快速、准确地识别并提取大区域内采矿沉陷的空间分布非常必要。本研究基于合成孔径雷达差分干涉测量技术(differential interferometric synthetic aperture Radar,D-InSAR)得到矿区多时相差分干涉相位图,并使用深度学习FCN-8s,PSPNet,Deeplabv3和U-Net模型训练网络开展采矿沉陷智能识别,结果显示U-Net模型具有较高的检测精度且用时较短。为提高采矿沉陷的语义分割提取精度,在传统U-Net模型中引入高效通道注意力模块进行训练。结果表明改进的U-Net模型与传统模型相比,在测试集上采矿沉陷对应的交并比提升2.54百分点,为大范围采矿沉陷时空分布提取问题提供新的解决方法。 展开更多
关键词 U-Net模型 D-INSAR 采矿沉陷提取 语义分割 注意力模块
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