基于DeepLabv3+语义分割模型的GF-2影像城市绿地提取

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 2次 | 上传用户：p2908892

【摘要】

：

高效准确地提取城市绿地对国土规划建设意义重大,将深度学习语义分割算法应用于遥感图像分类是近年研究的新探索。提出一种基于Deep Labv3+深度学习语义分割网络的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,通过网络的多孔空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)等模块,提取高层特征,并依托架构完成数据集创建,模型训练,城市绿地提取以及精度评估。研究表明,本

【作者】

：

刘文雅岳安志季珏师卫华邓孺孺梁业恒熊龙海

【机构】

：

中山大学地理科学与规划学院,空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室,中国科学院空天信息创新研究院,中国住房和城乡建设部城乡规划管理中心,广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广东省水环境遥感监

【出处】

：

国土资源遥感

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

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城市绿地 DeepLab 深度学习语义分割 GF-2 urban green spaceDeepLabsemantic segmentationdeep le

【基金项目】

：

国家科技重大专项项目“GF-6卫星宽视场影像林地/非林地类型快速识别”(编号:21-Y20A06-9001-17/18-3),国家重点研发计划项目“城镇生态资源高分遥感与地面协同监测关键技术研究”(编号:2017YFB0503903),国家科技重大专项项目“高分辨率对地观测重大专项”(编号:03-Y20A04-9001-17/18)、广东省省级科技计划项目“珠江三角洲大气污染高分遥感监测及预警”(

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