基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取 |
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引用本文: | 马锦山,贾国焕,张赛,张炯.基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取[J].测绘通报,2024(3):123-126+150. |
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作者姓名: | 马锦山 贾国焕 张赛 张炯 |
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作者单位: | 1. 西宁市国土勘测规划研究院有限公司 |
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摘 要: | 利用高分辨率遥感数据具有高空间分辨率的特性,本文以青海省西宁市0.3和1 m多源高分辨遥感影像为数据源,基于卷积神经网络深度学习算法进行典型自然资源要素提取。结果表明,0.3 m遥感影像提取耕地、林地准确率均在85%以上,召回率在89%以上;1 m遥感影像提取耕地林地准确率在90%以上,召回率在91%以上,研究成果可用于西宁市自然资源典型要素智能提取。
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关 键 词: | 高分辨率 卷积神经网络 深度学习 遥感解译 |
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