【摘 要】
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为准确、高效地获取城市建设用地信息,利用目前应用广泛的深度学习技术对该领域的提取效果进行对比。选用曲靖市主城区作为研究区域,以Landsat8 OLI_TIRS多光谱影像为原始数
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,北京长地万方科技有限公司佛山分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41761081)
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为准确、高效地获取城市建设用地信息,利用目前应用广泛的深度学习技术对该领域的提取效果进行对比。选用曲靖市主城区作为研究区域,以Landsat8 OLI_TIRS多光谱影像为原始数据,使用卷积神经网络和BP神经网络两种分类器对影像进行城市建设用地信息提取。使用对象个数、对象面积和地表覆被吻合度3项评价方法提取精度。结果表明,应用卷积神经网络模型的城市建设用地提取具有最高精度,其测试集精度依次达到了92.99%、94.78%和89.64%,均高于常用的BP神经网络。因此,基于卷积神经网络的多光谱影像建设用地提
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