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基于深度学习和多次棋盘分割法的高分辨率影像河流提取
被引量:
5
1
作者
方海泉
蒋云钟
+1 位作者
冶运涛
曹引
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期692-698,共7页
针对目前从遥感影像中提取的河流,尤其是细小河流容易出现中断的情况,将深度学习与多次棋盘分割法相结合,应用于高分辨率遥感影像的河流提取。基于对山区、平原和城市3景高分二号卫星遥感影像的实验表明,与现有的方法相比,该方法提取的...
针对目前从遥感影像中提取的河流,尤其是细小河流容易出现中断的情况,将深度学习与多次棋盘分割法相结合,应用于高分辨率遥感影像的河流提取。基于对山区、平原和城市3景高分二号卫星遥感影像的实验表明,与现有的方法相比,该方法提取的河流更加连续,并且能够提取高分二号卫星遥感影像中两个像元的细小河流。
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关键词
深度学习
多次棋盘分割法
高分辨率遥感影像
河流提取
卷积神经网络(CNN)
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职称材料
题名
基于深度学习和多次棋盘分割法的高分辨率影像河流提取
被引量:
5
1
作者
方海泉
蒋云钟
冶运涛
曹引
机构
北京大学数学科学学院
中国水利水电科学研究院水资源研究所
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期692-698,共7页
基金
国家自然科学基金(51309254)资助
文摘
针对目前从遥感影像中提取的河流,尤其是细小河流容易出现中断的情况,将深度学习与多次棋盘分割法相结合,应用于高分辨率遥感影像的河流提取。基于对山区、平原和城市3景高分二号卫星遥感影像的实验表明,与现有的方法相比,该方法提取的河流更加连续,并且能够提取高分二号卫星遥感影像中两个像元的细小河流。
关键词
深度学习
多次棋盘分割法
高分辨率遥感影像
河流提取
卷积神经网络(CNN)
Keywords
deep learning
multiple chessboard segmentation
high resolution satellite images
river extraction
convolution neural network(CNN)
分类号
P332 [天文地球—水文科学]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习和多次棋盘分割法的高分辨率影像河流提取
方海泉
蒋云钟
冶运涛
曹引
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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