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利用U-Net神经网络的多光谱图像草地特征提取
1
作者
王德传
《地理空间信息》
2024年第8期41-44,共4页
针对多光谱图像目标物特征提取中波段信息融合、计算数据量大、上下文语义信息易混淆等问题,提出了一种融合U-Net神经网络的特征分析方法进行多光谱图像草地识别。首先对图像进行预处理,通过几何校正、辐射校正和图像配准等消除各种不...
针对多光谱图像目标物特征提取中波段信息融合、计算数据量大、上下文语义信息易混淆等问题,提出了一种融合U-Net神经网络的特征分析方法进行多光谱图像草地识别。首先对图像进行预处理,通过几何校正、辐射校正和图像配准等消除各种不良干扰;然后利用主成分分析法和相关性分析法实现特征波段选择;最后搭建U-Net神经网络进行草地特征提取,辨识出样本图像中的草地范围。仿真实验表明,该方法具有较高的特征辨识和提取精度,具有一定的可行性。
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关键词
多光谱图像
草地特征提取
U-Net神经网络
语义信息辨识
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职称材料
题名
利用U-Net神经网络的多光谱图像草地特征提取
1
作者
王德传
机构
中煤浙江测绘地理信息有限公司
出处
《地理空间信息》
2024年第8期41-44,共4页
文摘
针对多光谱图像目标物特征提取中波段信息融合、计算数据量大、上下文语义信息易混淆等问题,提出了一种融合U-Net神经网络的特征分析方法进行多光谱图像草地识别。首先对图像进行预处理,通过几何校正、辐射校正和图像配准等消除各种不良干扰;然后利用主成分分析法和相关性分析法实现特征波段选择;最后搭建U-Net神经网络进行草地特征提取,辨识出样本图像中的草地范围。仿真实验表明,该方法具有较高的特征辨识和提取精度,具有一定的可行性。
关键词
多光谱图像
草地特征提取
U-Net神经网络
语义信息辨识
Keywords
multi-spectral image
grass feature extraction
U-Net neural network
semantic information recognition
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
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1
利用U-Net神经网络的多光谱图像草地特征提取
王德传
《地理空间信息》
2024
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