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高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法
被引量:
25
1
作者
何直蒙
丁海勇
安炳琪
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期457-467,共11页
利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一,但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多,提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引...
利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一,但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多,提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失;采用新设计的卷积模块,使其扩大感受野的同时减少参数量;底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象;遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算,然后合并为多波段张量输入模型(不转换为灰度图像)。为验证网络性能、明确性能提升的原因,本文在Massachusetts和WHU建筑物数据集上设计了两组试验。第1组是E-Unet、Unet和Res-net 3种网络的对比试验,结果表明E-Unet不仅精度评价结果优于Unet和Res-net,而且建筑物边角的细节被完整提取。第2组是消融试验,目的是明确预处理模块对提取精度的提升效果,结果表明预处理模块能提升不同网络提取精度。通过这两组试验证明了预处理模块的有效性和本文提出网络的优越性。
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关键词
深度学习
建筑物提取
空洞卷积
高分辨率遥感影像
E-Unet
下载PDF
职称材料
基于ENVINet5的高分辨率遥感影像稀疏塑料大棚提取研究
被引量:
6
2
作者
郑磊
何直蒙
丁海勇
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期908-915,共8页
随着设施农业管理要求的提高,需要提取高分辨率遥感影像中大范围、低密度的塑料大棚空间分布信息作为农业管理和资源分配的依据。以浙江省桐庐县为研究区域,利用高分辨率遥感影像数据,对比分析不同机器学习方法提取塑料大棚的效果。ENVI...
随着设施农业管理要求的提高,需要提取高分辨率遥感影像中大范围、低密度的塑料大棚空间分布信息作为农业管理和资源分配的依据。以浙江省桐庐县为研究区域,利用高分辨率遥感影像数据,对比分析不同机器学习方法提取塑料大棚的效果。ENVINet 5深度学习架构可以克服标签较少的困难,通过语义学习进行塑料大棚提取和面积估算,总体精度和Kappa系数达到97.84%和0.81;U-net深度学习网络的提取结果中,总体精度和Kappa系数为96.22%和0.79,两种深度学习方法均优于利用支持向量机进行塑料大棚提取的结果。研究表明通过深度学习方法提取高分辨率遥感影像中稀疏分布的塑料大棚有很好的效果,可以为农业经济作物管理、规划和气象保障提供支持。
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关键词
深度学习
高分辨率遥感
塑料大棚
卷积神经网络
原文传递
题名
高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法
被引量:
25
1
作者
何直蒙
丁海勇
安炳琪
机构
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期457-467,共11页
基金
国家自然科学基金(41571350)。
文摘
利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一,但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多,提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失;采用新设计的卷积模块,使其扩大感受野的同时减少参数量;底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象;遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算,然后合并为多波段张量输入模型(不转换为灰度图像)。为验证网络性能、明确性能提升的原因,本文在Massachusetts和WHU建筑物数据集上设计了两组试验。第1组是E-Unet、Unet和Res-net 3种网络的对比试验,结果表明E-Unet不仅精度评价结果优于Unet和Res-net,而且建筑物边角的细节被完整提取。第2组是消融试验,目的是明确预处理模块对提取精度的提升效果,结果表明预处理模块能提升不同网络提取精度。通过这两组试验证明了预处理模块的有效性和本文提出网络的优越性。
关键词
深度学习
建筑物提取
空洞卷积
高分辨率遥感影像
E-Unet
Keywords
deep learning
building extraction
atrous convolution
high resolution remote sensing image
E-Unet
分类号
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于ENVINet5的高分辨率遥感影像稀疏塑料大棚提取研究
被引量:
6
2
作者
郑磊
何直蒙
丁海勇
机构
浙江省桐庐县气象局
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期908-915,共8页
基金
浙江省杭州市气象局2019气象科技计划项目“基于遥感技术的桐庐县设施农业分布研究”(QX201907)
国家自然科学基金项目(41571350)。
文摘
随着设施农业管理要求的提高,需要提取高分辨率遥感影像中大范围、低密度的塑料大棚空间分布信息作为农业管理和资源分配的依据。以浙江省桐庐县为研究区域,利用高分辨率遥感影像数据,对比分析不同机器学习方法提取塑料大棚的效果。ENVINet 5深度学习架构可以克服标签较少的困难,通过语义学习进行塑料大棚提取和面积估算,总体精度和Kappa系数达到97.84%和0.81;U-net深度学习网络的提取结果中,总体精度和Kappa系数为96.22%和0.79,两种深度学习方法均优于利用支持向量机进行塑料大棚提取的结果。研究表明通过深度学习方法提取高分辨率遥感影像中稀疏分布的塑料大棚有很好的效果,可以为农业经济作物管理、规划和气象保障提供支持。
关键词
深度学习
高分辨率遥感
塑料大棚
卷积神经网络
Keywords
Deep Learning
High resolution remote sensing image
Plastic shed
CNN
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法
何直蒙
丁海勇
安炳琪
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
25
下载PDF
职称材料
2
基于ENVINet5的高分辨率遥感影像稀疏塑料大棚提取研究
郑磊
何直蒙
丁海勇
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2021
6
原文传递
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