本文内容来源于《测绘通报》2024年第3期，审图号：GS京（2024）0499号
基于高分七号影像自动提取东北黑土区侵蚀沟的方法
陈昶, 张岩, 李坤衡, 杨润泽, 张俊彬, 梁彦荣
北京林业大学水土保持学院, 北京 100083
基金项目：国家重点研发计划(2021YFD1500700)
关键词：东北黑土区, 高分七号影像, 流向边缘检测, 机器学习, 深度学习
引文格式：陈昶, 张岩, 李坤衡, 等. 基于高分七号影像自动提取东北黑土区侵蚀沟的方法[J]. 测绘通报, 2024(3): 1-7.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0301.摘要
摘要 ：东北黑土区沟蚀严重且分布面积广,目前对其进行监测大多基于目视解译,自动化程度低,急需一种快速提取方法。本文选取沟蚀严重的黑龙江省宾县马蛇子河流域,基于高分七号影像,以目视解译结果为参照,比较流向边缘检测、机器学习、深度学习3种方法自动提取侵蚀沟的精度。结果表明:①流向边缘检测方法依赖高精度地形数据,高分七号立体像对生成的地形数据垂直精度低,侵蚀沟整体提取精度仅为6.7%,无法用于切沟和浅沟的自动提取;②机器学习方法需要人为设置分割参数并设计分类特征,自动化程度较低,侵蚀沟整体提取精度可达50.7%,对切沟识别精度可达83.1%,但对浅沟识别精度仅为9.2%;③深度学习方法采用端对端的模式,无须人为设计特征提取器,自动化程度高,整体提取精度可达60.8%,对切沟识别精度可达68.1%,对浅沟识别精度可达69.7%。
正文
作者简介作者简介：陈 昶(1999—),男,硕士生,研究方向为地理信息遥感影像处理。E-mail:[email protected]通信作者：张岩，E-mail:[email protected]
初审：杨瑞芳复审：宋启凡
终审：金 君
资讯