典型文献
基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别
文献摘要：
露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展.随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能.本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法.为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型.场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域.胜利西露天煤矿区识别实验结果表明:该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点.本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,其识别结果可为露天矿区开采管理提供数据支撑.
文献关键词：
高分辨率遥感影像;露天煤矿区场景识别;多标签学习;场景子区域识别
中图分类号：
作者姓名：
赵银娣;卫虹宇;董霁红;董畅
作者机构：
中国矿业大学环境与测绘学院,徐州221116;自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室,西安710075
文献出处：
引用格式：
[1]赵银娣;卫虹宇;董霁红;董畅-.基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别)[J].遥感学报,2022(09):1849-1858
A类：
露天煤矿区场景识别,场景子区域识别
B类：
多标签学习,煤矿开采,区域生态环境,管有,矿区环境,遥感技术,高分辨率遥感影像,自动识别,别成,单标签,识别率,学习策略,地理学第一定律,区标,标签数据集,集训,Inception,v3,一幅,同大,多标签分类,利西,真值,识别精度,其子,ResNet50,百分点,自动提取,有效特征,露天矿区,开采管理
AB值：
0.156798
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