【摘 要】
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针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大。而天地图、百度地图、谷歌地图等地图中均可免费下载各种级别的影像瓦片,因此本文提出利用天地图影像瓦片进行试验,采用Siamese卷积神经网络(SCNN)和深度学习技术,开发基于SCNN的高精度变化监测算法,以
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针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大。而天地图、百度地图、谷歌地图等地图中均可免费下载各种级别的影像瓦片,因此本文提出利用天地图影像瓦片进行试验,采用Siamese卷积神经网络(SCNN)和深度学习技术,开发基于SCNN的高精度变化监测算法,以快速发现变化区域,实现地理信息变化信息检测。
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《保密科学技术》杂志微信订阅号"保密科学技术"现已开通。在这里,我们以新媒体的视角和风格,分享权威的专家之声,解读保密科技工作方针政策;关注最新的前沿资讯,透视保密科技时事热点;传播实用的科普知识,介绍保密技术与保密管理经验。关注方式:1.通过微信"扫一扫"功能,扫描右侧二维码;2.通过搜索公众号"保密科学技术"添加关注。
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