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基于全卷积神经网络的多源高分辨率遥感道路提取 被引量：17
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作者 张永宏 夏广浩 +3 位作者 阚希 何静 葛涛涛 王剑庚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期2070-2075,共6页
针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络(FCN)的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先,对高分二号和World View图像进行分割,用卷积神经网络(CNN)分类出包含道路的图像;然后,用Ca... 针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络(FCN)的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先,对高分二号和World View图像进行分割,用卷积神经网络(CNN)分类出包含道路的图像;然后,用Canny算子提取道路的边缘特征信息;最后,结合RGB、Gray和标签图放入FCN中训练,将现有的FCN模型拓展为多卫星源输入及多特征源输入的FCN模型。选取西藏日喀则地区作为研究区域,实验结果显示,所提方法在对高分辨率遥感影像进行道路提取时能够达到99.2%的提取精度,并且有效地减少了提取所需的时间。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 多源输入 遥感图像 道路提取 CANNY算子
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