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基于U-Net的湖北省露天矿山土地损毁信息提取应用
1
作者
何睿
王润
+6 位作者
徐航
刘帅
李彧磊
张硕
陈琨
蔡宇
陈梦源
《资源环境与工程》
2024年第1期100-110,共11页
将高分辨率遥感数据与深度学习方法相结合,可实现露天矿山土地损毁信息有效提取,提升对矿山地质环境现状及其变化情况的掌握程度。以高分二号卫星影像为数据源,利用U-Net模型对湖北省3个典型矿集区进行露天矿山土地损毁信息的提取研究...
将高分辨率遥感数据与深度学习方法相结合,可实现露天矿山土地损毁信息有效提取,提升对矿山地质环境现状及其变化情况的掌握程度。以高分二号卫星影像为数据源,利用U-Net模型对湖北省3个典型矿集区进行露天矿山土地损毁信息的提取研究。根据模型精度评价结果,数据训练集所包含的数据越多,其信息提取效果越好;骨干模型层数过深时会发生过拟合现象,降低信息提取结果的精度。经过综合考虑,选择将数据训练集旋转角度设置为30°,将骨干模型设置为ResNet34,最终取得较好的信息提取效果,验证了应用U-Net模型进行露天矿山土地损毁信息提取的可行性。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
U-Net
ResNet
露天矿山土地损毁
信息提取
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职称材料
题名
基于U-Net的湖北省露天矿山土地损毁信息提取应用
1
作者
何睿
王润
徐航
刘帅
李彧磊
张硕
陈琨
蔡宇
陈梦源
机构
资源与生态环境地质湖北省重点实验室
湖北省地质环境总站
出处
《资源环境与工程》
2024年第1期100-110,共11页
基金
湖北省地质局科技项目(KJ2023-18,KJ2022-14)
湖北省重点研发计划项目(2021BCA219)。
文摘
将高分辨率遥感数据与深度学习方法相结合,可实现露天矿山土地损毁信息有效提取,提升对矿山地质环境现状及其变化情况的掌握程度。以高分二号卫星影像为数据源,利用U-Net模型对湖北省3个典型矿集区进行露天矿山土地损毁信息的提取研究。根据模型精度评价结果,数据训练集所包含的数据越多,其信息提取效果越好;骨干模型层数过深时会发生过拟合现象,降低信息提取结果的精度。经过综合考虑,选择将数据训练集旋转角度设置为30°,将骨干模型设置为ResNet34,最终取得较好的信息提取效果,验证了应用U-Net模型进行露天矿山土地损毁信息提取的可行性。
关键词
深度学习
卷积神经网络
U-Net
ResNet
露天矿山土地损毁
信息提取
Keywords
deep learning
convolutional neural networks
U-Net
ResNet
land damage in open-pit mines
information extraction
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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U-Net的湖北省露天矿山土地损毁信息提取应用
何睿
王润
徐航
刘帅
李彧磊
张硕
陈琨
蔡宇
陈梦源
《资源环境与工程》
2024
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