卷积神经网络下的高分二号卫星影像道路提取

摘要：

本文针对深度神经网络对高分二号遥感影像道路提取时细节信息丢失较多、道路周围环境考虑不充分等情况,在已有的研究成果上,提出一种基于全卷积神经网络遥感影像道路提取的改进方案.方案创新研究了全卷积神经网络的算法原理,将预调色后的高分二号影像按一定尺寸分幅输出,将输出图像及标签对应输入于以全卷积神经网络为基础的改进网络,通过结合残差单元以及增加网络层数得到识别精度较高的道路提取图像.实验表明,该方法在同一样本中对高分二号卫星影像道路提取的效果有所提升,道路的完整性和准确性有所提高.

关键词：深度神经网络、残差单元、全卷积神经网络

所属期刊栏目：29

在线出版日期：2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：128-133