典型文献
基于Deeplab v3+的高分辨率遥感影像地物分类研究
文献摘要：
采用Deeplab v3+语义分割网络模型开展了高精度地物分类研究,并与FCN、UNet、SegNet等网络模型对比分析,结果表明Deeplab v3+提取的耕地、植被、建筑用地、道路、水系等地物图斑,其分类总体精度与Kappa系数在各项指标上均优于FCN、UNet、SegNet.此外,Deeplab v3+在路网道路、建筑物等线性特征显著、形状或边界变化剧烈的地物目标上,对图像纹理及空间几何特征的识别,都具有更高的有效性和适用性.
文献关键词：
Deeplab v3+;高空分辨率遥感影像;语义分割;地物分类
中图分类号：
作者姓名：
陆妍如;毛辉辉;贺琰;宋现锋
作者机构：
中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049;中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
文献出处：
引用格式：
[1]陆妍如;毛辉辉;贺琰;宋现锋-.基于Deeplab v3+的高分辨率遥感影像地物分类研究)[J].地理空间信息,2022(06):1-6
A类：
地物图斑,高空分辨率遥感影像
B类：
Deeplab,v3+,高分辨率遥感影像,地物分类,分类研究,语义分割网络,FCN,UNet,SegNet,模型对比分析,建筑用地,总体精度,Kappa,路网,线性特征,图像纹理,空间几何特征
AB值：
0.259499
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