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基于深度学习融合OBIA的黄土高原小流域淤地坝系提取
1
作者
钱伟
王春
+4 位作者
代文
卢旺达
李敏
陶宇
李梦琪
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2023年第11期1803-1812,共10页
淤地坝对于防治黄土高原水土流失有不可替代的作用,因此精确提取淤地范围和淤地坝点位对研究黄土高原水土有重要意义。现有图像分类方法中缺乏对淤地坝地形特征的考虑,容易被误判为梯田或土堆。除此之外,自动提取研究多集中于淤地范围提...
淤地坝对于防治黄土高原水土流失有不可替代的作用,因此精确提取淤地范围和淤地坝点位对研究黄土高原水土有重要意义。现有图像分类方法中缺乏对淤地坝地形特征的考虑,容易被误判为梯田或土堆。除此之外,自动提取研究多集中于淤地范围提取,淤地坝点位仍依赖人工判读。因此,提出一种自动提取淤地坝系的方法:通过深度学习融合面向对象的影像分析(OBIA)方法提取韭园沟流域淤地范围,再利用水文分析方法提取淤地坝点位。结果表明:本方法提取的淤地范围精准率、召回率、F1Score分别为81.97%、90.94%、89.70%,F1Score与仅使用OBIA方法相比提升了21.94%。淤地坝点位的自动识别准确率为81.08%,完整率为88.89%,与前人目视解译的准确度相近,并实现了淤地坝范围和淤地坝点位的全要素提取。研究结果可为黄土高原淤地坝空间布局优化和水土流失评估等分析提供重要基础数据。
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关键词
淤地
范围
提取
淤地坝点位提取
面向对象的影像分析(OBIA)
U-Net框架
黄土高原
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职称材料
题名
基于深度学习融合OBIA的黄土高原小流域淤地坝系提取
1
作者
钱伟
王春
代文
卢旺达
李敏
陶宇
李梦琪
机构
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
滁州学院地理信息与旅游学院
实景地理环境安徽省重点实验室
南京信息工程大学地理科学学院
出处
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2023年第11期1803-1812,共10页
基金
安徽高校省级自然科学研究重大项目(KJ2021ZD0130)
实景地理环境智能科技滁州市“113”产业创新团队
+2 种基金
江苏省高等学校自然科学研究项目(22KJB170016)
实景地理环境安徽省重点实验室开放课题(2022PGE013)
安徽省高等学校科研计划项目(2022AH010066)资助。
文摘
淤地坝对于防治黄土高原水土流失有不可替代的作用,因此精确提取淤地范围和淤地坝点位对研究黄土高原水土有重要意义。现有图像分类方法中缺乏对淤地坝地形特征的考虑,容易被误判为梯田或土堆。除此之外,自动提取研究多集中于淤地范围提取,淤地坝点位仍依赖人工判读。因此,提出一种自动提取淤地坝系的方法:通过深度学习融合面向对象的影像分析(OBIA)方法提取韭园沟流域淤地范围,再利用水文分析方法提取淤地坝点位。结果表明:本方法提取的淤地范围精准率、召回率、F1Score分别为81.97%、90.94%、89.70%,F1Score与仅使用OBIA方法相比提升了21.94%。淤地坝点位的自动识别准确率为81.08%,完整率为88.89%,与前人目视解译的准确度相近,并实现了淤地坝范围和淤地坝点位的全要素提取。研究结果可为黄土高原淤地坝空间布局优化和水土流失评估等分析提供重要基础数据。
关键词
淤地
范围
提取
淤地坝点位提取
面向对象的影像分析(OBIA)
U-Net框架
黄土高原
Keywords
silt range extraction
extraction of check dam points
object-bases image analysis(OBIA)
U-Net framework
Loess Plateau
分类号
S157 [农业科学—土壤学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习融合OBIA的黄土高原小流域淤地坝系提取
钱伟
王春
代文
卢旺达
李敏
陶宇
李梦琪
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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