基于深度学习和空间分析的港口识别

摘要：

针对港口难以自动识别的问题,在高分辨率可见光遥感影像上将深度学习和地理空间分析相结合,提出了船舶-码头-港口递进式识别模型.首先,对构建的码头样本数据集进行数据增强,并用增强后的数据集来训练YOLO v3算法.然后,在大幅遥感影像上利用滑动窗口进行多尺度识别,获取影像底层特征以计算出码头类别和像素坐标.最后,将码头点位转化为地理坐标,使用Getis-Ord Gi*统计方法进行热点分析.并利用经典的密度聚类方法,实现了对港口位置及范围的识别与提取.在实验区中的识别对比结果表明,在1000 m聚合阈值下,所提模型对港池识别的比例达到82.79％.

关键词：遥感、光学遥感影像、目标识别、港口、码头、YOLO v3、滑动窗口

所属期刊栏目：58

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0504205

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：462-470