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基于深度学习的高分六号影像水体自动提取

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hanosn

【摘要】

：

为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究。基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(focal-dice-water loss)的VGGUnet1网络模型,并与归一化差分

【作者】

：

郑泰皓王庆涛李家国郑逢斌张永红张宁

【机构】

：

河南大学计算机与信息工程学院,中国科学院遥感与数字地球研究所,中华人民共和国住房和城乡建设部城乡管理规划中心

【出处】

：

科学技术与工程

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

高分六号影像水体提取 FD-water loss VGGUnet1 GF-6 image water body extraction focal-dice-w

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2017YFB0503902),高分辨率对地观测系统重大专项(30-Y20A07-9003-17/18),民用航天预研项目(B0301)

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为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究。基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(focal-dice-water loss)的VGGUnet1网络模型,并与归一化差分水指数(norma-lized water index, NDWI)阈值法、最大似然分类法、支持向量机分

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