【摘 要】
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当前人工调查土地资源利用情况具有较高的人力成本且劳动强度大,对其实现自动变化检测具有较高的理论和应用价值。将深度置信网络(deep belief network,DBN)应用于高分辨率遥
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室
【基金项目】
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自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金(KF-2018-03-020、KF-2019-04-080);自然资源部地面沉降监测与防治重点实验室开放基金(KLLSMP201901)
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当前人工调查土地资源利用情况具有较高的人力成本且劳动强度大,对其实现自动变化检测具有较高的理论和应用价值。将深度置信网络(deep belief network,DBN)应用于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测,但DBN在变化检测时存在由误判现象造成的建筑物完整度欠缺、空间存在噪声等问题,提出DBN与数学形态学融合模型对高分辨率遥感影像建筑物进行变化检测。在遥感影像预处理基础上,标记少量明显的变化与未变化样本,利用搜索窗口从标记的区域获取大量带有标签的样本训练融合模型分类器对建筑物进行变化检测,检测方法准确
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