【摘 要】
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针对目前高分辨率遥感影像耕作梯田提取方法普遍精度不高的问题，提出一种面向对象与卷积神经网络相结合的方法。以福建省南平市为例，构建面向对象卷积神经网络，利用高分辨率GF-2和ZY-3遥感数据进行耕作梯田精细提取，并对比分析深度学习与传统方法、不同分辨率数据源以及不同分类器对提取效果的影响。结果表明：该方法总体精度达到87.1%,Kappa系数为0.76,与采用低层次特征的随机森林分类对比，总体精度提
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42001283）； 福建省高校产学研重点项目（2017Y4010）；
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针对目前高分辨率遥感影像耕作梯田提取方法普遍精度不高的问题，提出一种面向对象与卷积神经网络相结合的方法。以福建省南平市为例，构建面向对象卷积神经网络，利用高分辨率GF-2和ZY-3遥感数据进行耕作梯田精细提取，并对比分析深度学习与传统方法、不同分辨率数据源以及不同分类器对提取效果的影响。结果表明：该方法总体精度达到87.1%,Kappa系数为0.76,与采用低层次特征的随机森林分类对比，总体精度提高了10.2%;分别结合深层次特征与随机森林、XG Boost和Ada Boost分类器，总体精度差异小于2%;该方法基于GF-2影像的提取精度较ZY-3提高了4.6%。此方法可有效表征高分辨率影像梯田对象的深层图像特征，并顾及影像中梯田的边界信息，实现了梯田的精细提取。
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