【摘 要】
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针对高空间分辨率(简称高分辨率)遥感影像在水体信息提取时准确度不高的问题,采用LinkNet卷积神经网络模型对高分辨率遥感影像进行水体信息提取,验证该网络模型对于水体信息
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,中国科学院遥感与数字地球研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0502500);国家电网公司科技项目(5442XT180018);中国电科院创新基金(5242001800CD);国家自然科学基金青年科学基金(41601375)
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针对高空间分辨率(简称高分辨率)遥感影像在水体信息提取时准确度不高的问题,采用LinkNet卷积神经网络模型对高分辨率遥感影像进行水体信息提取,验证该网络模型对于水体信息提取的可行性及有效性.首先选取包含水体的影像数据作为训练数据,然后构建LinkNet卷积神经网络模型,并利用构建好的网络模型训练得到水体信息的先验模型,最后采用该模型对真实高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并与经典算法比较.实验结果表明:LinkNet卷积神经网络模型能够实现高分辨率遥感影像水体信息的高精度提取,且优于经典算法.
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