【摘 要】
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针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络（FCN）的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先，对高分二号和World View图像进行
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,南京信息工程大学大气科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(41661144039)~~
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针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络（FCN）的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先，对高分二号和World View图像进行分割，用卷积神经网络（CNN）分类出包含道路的图像；然后，用Canny算子提取道路的边缘特征信息；最后，结合RGB、Gray和标签图放入FCN中训练，将现有的FCN模型拓展为多卫星源输入及多特征源输入的FCN模型。选取西藏日喀则地区作为研究区域，实验结果显示，所提方法在对高分辨率遥感影像进行道路提取时能够达到99.2%的提取精度，
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