【摘 要】
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利用遥感手段实现尾矿库空间范围的快速识别对我国尾矿库监测监管具有重要意义.以U-Net网络框架为基础,提出了基于深度学习的尾矿库空间范围遥感智能识别方法,利用国产高分六号影像在云南省红河哈尼族彝族自治州开展了应用验证.结果表明,该方法对尾矿库空间范围识别的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1-score值分别达到0.874,0.843和0.858,显著优于随机森林、支持向量机、最大似然法;尾矿库空间范围识别的耗时与上述3种方法保持相同的数量级水平.该方法在全国尾矿库空间范围变化的遥感
【机 构】
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中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083;中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083
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利用遥感手段实现尾矿库空间范围的快速识别对我国尾矿库监测监管具有重要意义.以U-Net网络框架为基础,提出了基于深度学习的尾矿库空间范围遥感智能识别方法,利用国产高分六号影像在云南省红河哈尼族彝族自治州开展了应用验证.结果表明,该方法对尾矿库空间范围识别的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1-score值分别达到0.874,0.843和0.858,显著优于随机森林、支持向量机、最大似然法;尾矿库空间范围识别的耗时与上述3种方法保持相同的数量级水平.该方法在全国尾矿库空间范围变化的遥感快速监测中具有广阔的应用前景.
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