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基于高分遥感影像的农村地区公路网规模预测
被引量:
3
1
作者
范文涛
马骁
+3 位作者
崔应寿
周舟
张淑珍
昌宏哲
《交通运输研究》
2022年第1期12-18,共7页
为准确预测农村地区公路网中短期发展规模,研究提出了基于高分遥感影像与地形、区域功能及周边环境划分的农村地区公路网中短期发展规模预测模型。模型采用基于地形区域分类的方法,以深度神经网络提取的路网高分遥感影像为基础数据,综...
为准确预测农村地区公路网中短期发展规模,研究提出了基于高分遥感影像与地形、区域功能及周边环境划分的农村地区公路网中短期发展规模预测模型。模型采用基于地形区域分类的方法,以深度神经网络提取的路网高分遥感影像为基础数据,综合考虑路网分布、自然村分布及路网提取算法精度等客观情况,并对遥感影像质量偏低导致的识别率下降进行了里程修正。不同地区、不同地理区域下的应用实验结果表明,模型预测结果与当地交通运输主管部门基于项目建设计划汇总的发展目标相比,其拟合度在以山地为主的区域达到95.5%,以平原耕地为主的区域达到94.2%。以上结果表明,预测模型在农村地区公路网中短期规模预测方面具有较好的实用性。
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关键词
公路网规模预测
深度神经网络
路网
提取
高分辨率遥感影像
公路
建设规划
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职称材料
题名
基于高分遥感影像的农村地区公路网规模预测
被引量:
3
1
作者
范文涛
马骁
崔应寿
周舟
张淑珍
昌宏哲
机构
交通运输部科学研究院数字交通实验室
河南省交通事业发展中心
出处
《交通运输研究》
2022年第1期12-18,共7页
文摘
为准确预测农村地区公路网中短期发展规模,研究提出了基于高分遥感影像与地形、区域功能及周边环境划分的农村地区公路网中短期发展规模预测模型。模型采用基于地形区域分类的方法,以深度神经网络提取的路网高分遥感影像为基础数据,综合考虑路网分布、自然村分布及路网提取算法精度等客观情况,并对遥感影像质量偏低导致的识别率下降进行了里程修正。不同地区、不同地理区域下的应用实验结果表明,模型预测结果与当地交通运输主管部门基于项目建设计划汇总的发展目标相比,其拟合度在以山地为主的区域达到95.5%,以平原耕地为主的区域达到94.2%。以上结果表明,预测模型在农村地区公路网中短期规模预测方面具有较好的实用性。
关键词
公路网规模预测
深度神经网络
路网
提取
高分辨率遥感影像
公路
建设规划
Keywords
road network scale prediction
deep neural network
road network extraction
high resolution remote sensing image
road construction planning
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分遥感影像的农村地区公路网规模预测
范文涛
马骁
崔应寿
周舟
张淑珍
昌宏哲
《交通运输研究》
2022
3
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