基于Unet+CRF的GF-2土地利用分类 |
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引用本文: | 师超,姜琦刚,段富治,史鹏飞.基于Unet+CRF的GF-2土地利用分类[J].世界地质,2021,40(1):146-153. |
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作者姓名: | 师超 姜琦刚 段富治 史鹏飞 |
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作者单位: | 吉林大学 地球探测科学与技术学院,长春130026;武汉大学 遥感信息工程学院,武汉430079 |
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摘 要: | 以国产GF-2为数据源,使用自制影像标签,对长春市宽城区部分区域进行土地利用分类,提出将传统的Unet卷积神经网络模型与全连接条件随机场(CRF)结合的方法,并与Segnet网络模型进行对比分析.结果表明:Unet+CRF分类方法的Kappa系数达到0.711,F1-score达到0.795,具有较好的精度,与真实地物...
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关 键 词: | Unet CRF 土地利用 分类 |
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