论文部分内容阅读
为精确识别地震灾害遥感影像中的滑坡体,提出了面向对象影像分类与深度卷积神经网络相结合的方法。通过计算机自动识别九寨沟无人机拍摄的滑坡体影像,构建一种改进的最优分割尺度模型多尺度分割遥感影像,利用深度卷积神经网络提取滑坡的深度特征,分类识别滑坡体特征。结果表明,该方法对滑坡体识别的最高精度达87.68%,Kappa系数为86.34%,明显优于基于像元与深度卷积神经网络结合或面向对象分类与SVM结合的影像分类方法。