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基于改进U-Net网络的多源遥感影像洪涝灾害信息提取与变化分析
文献摘要：
基于遥感影像的信息提取与变化分析是检测地球表面变化的重要方法,在城市规划、环境监测、灾害评估等方面应用广泛.合成孔径雷达(SAR)可以穿透云层,实现洪水期的对地观测,但侧视成像会随地形起伏产生叠掩、阴影等现象. DEM可以提供地面点的高程信息,反映地形的起伏变化,但无法提供地物信息.因此,本文提出了一种融合多源遥感影像、基于改进U-Net网络的变化检测方法;并通过试验证明了该方法可以实现高精度、高效的洪涝灾害信息提取.
文献关键词：
U-Net;深度学习;变化检测;数据增强;高分三号
中图分类号：
作者姓名：
车子杰;高飞;吴兆福;李振轩
作者机构：
合肥工业大学土木与水利工程学院,安徽 合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]车子杰;高飞;吴兆福;李振轩-.基于改进U-Net网络的多源遥感影像洪涝灾害信息提取与变化分析)[J].测绘通报,2022(01):26-32
A类：
B类：
Net,多源遥感影像,洪涝灾害,灾害信息,信息提取,变化分析,测地,地球表面,城市规划,环境监测,灾害评估,合成孔径雷达,SAR,云层,洪水期,对地观测,侧视,随地,地形起伏,叠掩,阴影,DEM,面点,高程信息,地物,变化检测,数据增强,高分三号
AB值：
0.451641
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