典型文献
一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法
文献摘要：
遥感影像数据与地理信息系统(geographic information system,GIS)矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础.目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题.由此提出了一种基于Mask R-CNN(region-based convolu-tional neural network)的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点;然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准.选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明,所提方法鲁棒性强、精度高.
文献关键词：
数据配准;遥感影像;矢量数据;Mask R-CNN;道路交叉口
中图分类号：
作者姓名：
王艳东;邵鑫;刘波;邓跃进;魏广泽;豆明宣
作者机构：
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079;东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌,330013
文献出处：
引用格式：
[1]王艳东;邵鑫;刘波;邓跃进;魏广泽;豆明宣-.一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(04):623-631
A类：
影像控制点
B类：
Mask,矢量数据,数据配准,配准方法,遥感影像数据,地理信息系统,geographic,information,system,影像特征,特征的提取,存在特征,region,convolu,tional,neural,network,道路交叉口,拓扑关系,矢量控制,欧氏距离,同名,高分二号影像,准实验
AB值：
0.245407
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