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“三调”质量检查中不一致图斑提取正确性检查方法研究
1
作者
庞馨妍
刘伟
《测绘地理信息》
CSCD
2022年第S01期125-130,共6页
目前对土地利用变化检测的研究在多时相遥感影像数据上进行,而在第三次全国国土调查(简称“三调”)工作中,通过套合矢量图斑数据与高分辨率遥感影像并完全依赖目视解译提取不一致图斑,该方法耗时,且仅抽取少量数据进行提取正确性质量检...
目前对土地利用变化检测的研究在多时相遥感影像数据上进行,而在第三次全国国土调查(简称“三调”)工作中,通过套合矢量图斑数据与高分辨率遥感影像并完全依赖目视解译提取不一致图斑,该方法耗时,且仅抽取少量数据进行提取正确性质量检查。使用卷积神经网络模型,采用在ImageNet数据集中预训练的MobileNetV2模型对结合了SIRI-WHU数据集的贾汪区分割后数据集进行训练,将分类结果与矢量图斑数据进行比对,提取出不一致图斑,以检验该模型在不一致图斑正确性检查中的可行性。实验证明,通过该方法能够提取出不一致图斑,有望在“三调”质量检查以及土地利用变化检测等工作中推广。
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关键词
空间数据质量检查
不一致图斑
卷积神经网络
迁移学习
土地利用分类
原文传递
题名
“三调”质量检查中不一致图斑提取正确性检查方法研究
1
作者
庞馨妍
刘伟
机构
南京师范大学地理科学学院
江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院
资源与环境信息系统国家重点实验室
出处
《测绘地理信息》
CSCD
2022年第S01期125-130,共6页
基金
国家自然科学基金(42071362)
江苏省自然科学基金(BK20191373)
文摘
目前对土地利用变化检测的研究在多时相遥感影像数据上进行,而在第三次全国国土调查(简称“三调”)工作中,通过套合矢量图斑数据与高分辨率遥感影像并完全依赖目视解译提取不一致图斑,该方法耗时,且仅抽取少量数据进行提取正确性质量检查。使用卷积神经网络模型,采用在ImageNet数据集中预训练的MobileNetV2模型对结合了SIRI-WHU数据集的贾汪区分割后数据集进行训练,将分类结果与矢量图斑数据进行比对,提取出不一致图斑,以检验该模型在不一致图斑正确性检查中的可行性。实验证明,通过该方法能够提取出不一致图斑,有望在“三调”质量检查以及土地利用变化检测等工作中推广。
关键词
空间数据质量检查
不一致图斑
卷积神经网络
迁移学习
土地利用分类
Keywords
spatial data quality audit
inconsistent spans
convolutional neural network(CNN)
transfer learning
land use classification
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
“三调”质量检查中不一致图斑提取正确性检查方法研究
庞馨妍
刘伟
《测绘地理信息》
CSCD
2022
0
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