本文内容來源于《測繪通報》2024年第3期，審圖号：GS京（2024）0499号
基于多源高分辨率遙感影像的典型自然資源要素提取
馬錦山1, 賈國煥1, 張賽2, 張炯1
1. 西甯市國土勘測規劃研究院有限公司, 青海 西甯 810000;2. 中科北緯(北京)科技有限公司, 北京 100192
關鍵詞：高分辨率, 卷積神經網絡, 深度學習, 遙感解譯
引文格式：馬錦山, 賈國煥, 張賽, 等. 基于多源高分辨率遙感影像的典型自然資源要素提取[J]. 測繪通報, 2024(3): 123-126. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0321.摘要
摘要 ：利用高分辨率遙感資料具有高空間分辨率的特性,本文以青海省西甯市0.3和1m多源高分辨遙感影像為資料源,基于卷積神經網絡深度學習算法進行典型自然資源要素提取。結果表明,0.3m遙感影像提取耕地、林地準确率均在85%以上,召回率在89%以上;1m遙感影像提取耕地林地準确率在90%以上,召回率在91%以上,研究成果可用于西甯市自然資源典型要素智能提取。
作者簡介作者簡介：馬錦山(1992—),男,工程師,主要研究方向為衛星遙感影像解譯算法。E-mail:[email protected]
初審：紀銀曉複審：宋啟凡
終審：金 君
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