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基于卷积神经网络的遥感图像水体提取
被引量：
13
1
作者
张铭飞
高国伟
+1 位作者
胡敬芳
宋钰
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第1期72-74,88,共4页
为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型。利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集。通过对低...
为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型。利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集。通过对低层语义特征学习提取抽象的高层特征,基于提取的高层特征进行网络模型训练。实验结果表明:水体提取的精读准确率可高达96.28%,从而验证了所提模型对于遥感图像水体提取的可行性和有效性。
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关键词
遥感识别
卷积神经网络
深度学习
水体提取
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题名
基于卷积神经网络的遥感图像水体提取
被引量：
13
1
作者
张铭飞
高国伟
胡敬芳
宋钰
机构
北京
信息
科技大学
传感器
北京市
重点
实验室
北京
信息
科技大学现代测控技术教育部
重点
实验室
传感器联合国家重点实验室中国科学院空天信息创新研究院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第1期72-74,88,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61901042,62071054)
北京市教委科研计划一般项目(KM202011232016)
+1 种基金
传感器国家重点实验室开放项目(SKT1902)
传感器北京市重点实验室开放项目(2019CGKF007)。
文摘
为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型。利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集。通过对低层语义特征学习提取抽象的高层特征,基于提取的高层特征进行网络模型训练。实验结果表明:水体提取的精读准确率可高达96.28%,从而验证了所提模型对于遥感图像水体提取的可行性和有效性。
关键词
遥感识别
卷积神经网络
深度学习
水体提取
Keywords
remote sensing recognition
convolutional neural network(CNN)
deep learning
water extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的遥感图像水体提取
张铭飞
高国伟
胡敬芳
宋钰
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022
13
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