【摘 要】
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利用卷积神经网络实现了电线塔的提取与更新入库。首先将遥感影像分为训练区域与校正区域,结合本底矢量数据,在训练区域分别获得目标与非目标样本影像块,并以此训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络在校正区域提取电线塔;然后通过与本底数据的叠置分析,获得电线塔的增量数据;最后根据不同的类型对增量数据进行更新入库。实验结果表明,该方法的检测率和误检率分别为0.758和0.375,可作为电线塔快速更新的有效手段,
【基金项目】
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江苏省测绘地理信息科研资助项目(JSCHKY201924)。
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利用卷积神经网络实现了电线塔的提取与更新入库。首先将遥感影像分为训练区域与校正区域,结合本底矢量数据,在训练区域分别获得目标与非目标样本影像块,并以此训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络在校正区域提取电线塔;然后通过与本底数据的叠置分析,获得电线塔的增量数据;最后根据不同的类型对增量数据进行更新入库。实验结果表明,该方法的检测率和误检率分别为0.758和0.375,可作为电线塔快速更新的有效手段,也可为其余重要要素更新提供参考。
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