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基于FCN露天矿山监管目标自动提取方法研究
文献摘要：
基于高分辨率遥感影像,采用全卷积神经网络(FCN)实现对河南省露天矿山开采、废弃物堆放、工业广场、尾矿库、恢复治理、中转场地等监管目标的自动提取.通过已有矿区影像及其解译数据制作样本标签,利用数据增强等技术扩充样本集,同时结合VGG迁移学习与空洞卷积技术提升露天矿山监管目标识别准确率.测试数据集识别精度可达到85％左右,提高了目标识别能力,在地物类别及其边界范围的识别方面取得了优异成果,可为露天矿山监管提供技术支撑.
文献关键词：
FCN;迁移学习;露天矿山;自动提取
中图分类号：
作者姓名：
焦学军;赵春峰;张瑞香;王金娜
作者机构：
河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院,河南 郑州 450000;河南省天空地遥感智能监测工程技术研究中心,河南 郑州 450000;河南省自然资源天空地遥感智能监测研究科技创新中心,河南 郑州 450000;中化地质(河南)勘测规划设计院有限公司,河南 郑州 450000
文献出处：
引用格式：
[1]焦学军;赵春峰;张瑞香;王金娜-.基于FCN露天矿山监管目标自动提取方法研究)[J].地理空间信息,2022(06):68-70
A类：
B类：
FCN,露天矿山,矿山监管,自动提取,高分辨率遥感影像,全卷积神经网络,矿山开采,堆放,工业广场,尾矿库,恢复治理,转场,矿区,解译,样本标签,数据增强,样本集,VGG,迁移学习,空洞卷积,技术提升,目标识别,识别准确率,测试数据,识别精度,识别能力,地物,边界范围
AB值：
0.350807
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