基于高分影像与深度学习方法的路网提取技术研究与应用
基于高分辨率二号遥感影像数据与Wasserstein生成对抗网络深度学习模型,依据样本集制作、模型训练、路网提取的技术路线,研发面向公路管理者实际业务应用的路网提取技术.其提取精度可达70％,提取速率达2.4 s/km2,大大降低了人力物力成本,相较于传统方法更具优势和普适性.将该路网提取技术应用于甘肃省白银市会宁县,通过对提取路网结果与已有路网数据的空间匹配关系进行判定,可初步实现已有路网线型错误、偏移、改道以及新增路网线型的核查,从而为道路资产核查提供坚实的技术保障,也为深度学习方法与高分辨率遥感影像在交通行业的应用提供新的思路.
高分辨率遥感影像、路网提取、深度学习、Wasserstein生成对抗网络
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
甘肃省交通厅科技项目
2020-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
204-207
