【摘 要】
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遥感影像道路提取是构建现代化城市的关键性技术之一.针对遥感影像中出现的光谱干扰以及提取过程中存在的信息冗余导致误差增大等问题,提出基于卷积神经网络的遥感影像道路提取方法,以Deeplab v3网络为基础设计编码器模块,基于改进的sobel算子将边缘检测与语义分割融合构建基础模型,并选取concat融合进行特征融合,结合卷积神经网络训练,最后通过Softmax分类器输出最终结果.实验结果表明,该算法对比未结合边缘检测的Deeplab v3+算法精度提高了3.9％,比U-Net算法精度提高了5.7％,可有效应
【机 构】
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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,安徽淮南,232001;安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室,安徽淮南,232001
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遥感影像道路提取是构建现代化城市的关键性技术之一.针对遥感影像中出现的光谱干扰以及提取过程中存在的信息冗余导致误差增大等问题,提出基于卷积神经网络的遥感影像道路提取方法,以Deeplab v3网络为基础设计编码器模块,基于改进的sobel算子将边缘检测与语义分割融合构建基础模型,并选取concat融合进行特征融合,结合卷积神经网络训练,最后通过Softmax分类器输出最终结果.实验结果表明,该算法对比未结合边缘检测的Deeplab v3+算法精度提高了3.9％,比U-Net算法精度提高了5.7％,可有效应用于遥感影像道路提取.
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