典型文献
基于FCN和面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖分类
文献摘要：
针对基于全卷积神经网络(FCN)进行遥感影像语义分割时,FCN的上、下采样机制会导致分割结果中地物边缘细节信息丢失的问题,提出一种基于面向对象分割结果优化FCN分类的高分遥感影像土地覆盖分类方法.基于FCN网络对高分遥感影像进行初始分类,并利用面向对象的分割结果优化基于FCN的初始分类结果.该方法不仅可以有效保留地物边缘细节信息,还可以有效消除FCN初始提取结果中存在的椒盐现象,优化分类结果的视觉效果,并提高分类精度.
文献关键词：
面向对象;全卷积神经网络(FCN);高分遥感影像;土地覆盖分类
中图分类号：
作者姓名：
马海荣;冯天晶;戢锐
作者机构：
湖北省农业科学院农业经济技术研究所,武汉 430064;中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,武汉 430074;文华学院,武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]马海荣;冯天晶;戢锐-.基于FCN和面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖分类)[J].湖北农业科学,2022(22):163-168
A类：
B类：
FCN,高分辨率遥感影像,土地覆盖分类,全卷积神经网络,语义分割,下采样,采样机制,地物,边缘细节,细节信息,信息丢失,面向对象分割,高分遥感影像,分类方法,保留地,初始提取,椒盐,视觉效果,分类精度
AB值：
0.262758
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