基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割
自然灾害种类繁多,通过遥感影像语义分割相对比较困难.为了能够更好实现遥感影像分割,本文提出一种基于生成对抗网络的3层遥感影像语义分割模型,针对不同场景的解析,基于全卷积神经网络FCN,设计一种多层次的遥感语义分割框架.有效对遥感图像语义分割进行处理,从而提高了模型的分割精度.实验表明利用这种模型是有效的,特别是受损建筑的分割结果,mIoU为82.28%,通过该模型与其他网络模型进行对比,其性能评价指标明显优于其他网络模型.最后,通过对自然灾害各种场景影像进行分析,为应急管理部门提供一份可靠的数据报告.
自然灾害、遥感影像、深度学习、语义分割
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TP391.41;TP79;TN927.2
2023-02-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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