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《遥感信息》 2020年04期
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基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体全自动提取方法

梁泽毓  吴艳兰  杨辉  姚雪东  
【摘要】:针对常规遥感水体监测方法存在的易受人为主观因素影响、泛化能力弱、效率低、自动化程度较低的问题,提出利用深度学习实现遥感影像水体信息快速自动化提取的方法。通过引入DenseNet密集连接结构(dense block)构建水体提取深度学习全卷积神经网络,弥补了一般网络存在的浅层特征丢失问题,提高了网络对遥感影像中细小水体的敏感程度,实现了更优的水体提取效果。实验结果表明,该方法水体提取结果的像元精度达到96.3%,均交并比达到91.1%,斑块漏检率为0,水体边界长度和面积精度分别达到95.8%和98.5%,均高于传统NDWI法、光谱监督分类法、决策树方法。同时,该方法表现出所对比方法不具备的高效、自动化和泛化性优势,在遥感影像水体提取上有较强的应用价值。

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