【摘 要】
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准确、高效地提取水电站对水资源调度和生态环境保护具有重要意义,使用效率低的人工目视解译方法不能满足大范围提取水电站的需求。针对遥感影像上水电站尺度多变的特性,制作了分辨率为1 m和2m的样本数据,保证大尺度目标在样本中的完整性。在深度学习目标检测SSD(single shot detector)网络的基础上,添加感受野缩放模块,适应不同尺度下的水电站特征学习。同时,通过上采样插值融合不同感受野对应
【机 构】
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北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室,中国科学院遥感与数字地球研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41871348),北京信息科技大学“勤学人才”培育计划项目(QXTCPB201903)。
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准确、高效地提取水电站对水资源调度和生态环境保护具有重要意义,使用效率低的人工目视解译方法不能满足大范围提取水电站的需求。针对遥感影像上水电站尺度多变的特性,制作了分辨率为1 m和2m的样本数据,保证大尺度目标在样本中的完整性。在深度学习目标检测SSD(single shot detector)网络的基础上,添加感受野缩放模块,适应不同尺度下的水电站特征学习。同时,通过上采样插值融合不同感受野对应的卷积层,精细化了目标的位置信息,保留了目标的丰富语义信息。最后,基于国产GF-2卫星影像数据,利用两种
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