针对高分影像的RDU-Net乡村路网提取方法

来源 :遥感信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xtt1027

【摘要】

：

鉴于高分辨率影像复杂场景应用中存在因地物细节化差异性增大导致影像分类严重离散化及不规则化,根据乡村路网特性,针对U-Net网络模型开展算法优化和完善,提出了RDU-Net网络模型。该模型通过添加空洞卷积以提升模型感受野,同时引入Tversky损失函数自动平衡正负样本,最终得到了更适用于高分遥感图像分割的模型。为验证RDU-Net模型的可行性,选取分辨率为0.8m的高分二号卫星全色波段影像为数据源,

【作者】

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吴仁哲蔡嘉伦刘国祥李勇张瑞

【机构】

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西南交通大学地球科学与环境工程,西南交通大学国家铁路高速铁路安全空间信息技术联合工程实验室

【出处】

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遥感信息

【发表日期】

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2021年01期

【关键词】

：

高分辨率遥感影像深度学习 Tversky函数图像分割路网提取空洞卷积 high resolution remote sensing image deep

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(41771402),国家重点研发计划项目(2017YFB0502700),国防科技创新特区项目(18H86301ZT00502101),国家自然科学基金青年基金项目(41804009),四川省科技支撑计划应用基础面上项目(2018JY0664、20YYJC4292)

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