典型文献
基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类
文献摘要：
目前城市植被分类受特征相近、光谱相似影响导致植被漏分、错分.因此,设计了一种多尺度特征感知网络(MFDN)结合高分辨率无人机可见光影像对城市植被分类.该网络针对漏分、错分问题,通过在输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失;构建并行网络增强多尺度特征信息并在网络之间引入重复多尺度融合模块使整个过程保持高分辨率表示,减少细节特征的丢失;同时添加分离特征模块扩大感受野,获取多尺度特征,从而有效缓解了城市植被错分、漏分现象.结果表明,MFDN方法在仅使用无人机可见光影像条件下主要是通过空间模式而不是光谱信息促进了城市植被分类,平均总体精度为89.54％,平均Fl得分为75.85％,平均IOU为65.45％,分割结果准确完整.因此,所提方法与易于操作的低成本无人机系统相匹配,适用于城市植被快速调查,可以为城市空间利用和生态资源调查提供技术支持和科学依据.
文献关键词：
城市植被分类;深度学习;无人机遥感;可见光影像;多尺度特征融合;语义分割;多特征感知;城市生态系统
中图分类号：
作者姓名：
蒯宇;王彪;吴艳兰;陈搏涛;陈兴迪;薛维宝
作者机构：
安徽大学资源与环境工程学院,合肥230601;安徽省地理信息智能技术工程研究中心,合肥230000
文献出处：
引用格式：
[1]蒯宇;王彪;吴艳兰;陈搏涛;陈兴迪;薛维宝-.基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类)[J].地球信息科学学报,2022(05):962-980
A类：
城市植被分类,MFDN,高分辨率表示,多特征感知
B类：
感知网络,无人机遥感,遥感分类,响导,错分,无人机可见光影像,输入层,坐标卷积,空间信息,并行网络,特征信息,多尺度融合模块,细节特征,加分,感受野,空间模式,光谱信息,总体精度,Fl,IOU,低成本无人机,无人机系统,快速调查,城市空间,空间利用,生态资源,资源调查,多尺度特征融合,语义分割,城市生态系统
AB值：
0.243152
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