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基于深度学习的国产卫片图斑提取
被引量:
1
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作者
庞敏
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第4期124-128,134,共6页
本文针对国产卫片多时相、长时序、全天候、多源海量等特点,提出了一种高效、准确的卫片图斑提取方法。该方法在深度学习理论基础上构建了地物目标语义分割模型和图斑提取智能算法群,实现了国产卫片图斑的特征、规律及属性的自动识别,...
本文针对国产卫片多时相、长时序、全天候、多源海量等特点,提出了一种高效、准确的卫片图斑提取方法。该方法在深度学习理论基础上构建了地物目标语义分割模型和图斑提取智能算法群,实现了国产卫片图斑的特征、规律及属性的自动识别,完成了卫片图斑提取的智能化和自动化。试验结果表明,该方法在国产卫片图斑提取中具有较高的准确率,为后续图像处理、分析和应用提供了重要支持。
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关键词
深度学习
国产卫片
图斑提取
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职称材料
题名
基于深度学习的国产卫片图斑提取
被引量:
1
1
作者
庞敏
机构
山西省测绘地理信息院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第4期124-128,134,共6页
基金
山西省重点研发计划(202202010101005)。
文摘
本文针对国产卫片多时相、长时序、全天候、多源海量等特点,提出了一种高效、准确的卫片图斑提取方法。该方法在深度学习理论基础上构建了地物目标语义分割模型和图斑提取智能算法群,实现了国产卫片图斑的特征、规律及属性的自动识别,完成了卫片图斑提取的智能化和自动化。试验结果表明,该方法在国产卫片图斑提取中具有较高的准确率,为后续图像处理、分析和应用提供了重要支持。
关键词
深度学习
国产卫片
图斑提取
Keywords
deep learning
domestic satellite images
spot extraction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的国产卫片图斑提取
庞敏
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
1
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