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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
张永宏, 夏广浩, 阚希, 何静, 葛涛涛, 王剑庚
计算机应用
2018, 38 (7):
2070-2075.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122923
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。
参考文献 |
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