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基于深度语义分割的无人机遥感影像水体提取研究
文献摘要：
快速、可靠地获取遥感影像中的水体对于指导人类生产活动和掌握水资源的分布规律、开发保护具有重要意义.本研究根据无人机遥感影像在复杂环境下采用OCRNet语义分割模型结合HRNet骨干网进行水体提取,充分利用了水图像的特征,有效抑制了非水噪声,加快了模型的收敛速度.实验结果表明,该网络在准确率上有着不错的表现,Acc可达到99.30％,mIoU为0.9281,kappa系数(KC)为0.9231.
文献关键词：
水体提取;语义分割;无人机遥感影像;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
江沛原
作者机构：
西南民族大学电子信息学院,成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]江沛原-.基于深度语义分割的无人机遥感影像水体提取研究)[J].现代计算机,2022(15):50-56
A类：
B类：
语义分割,无人机遥感影像,水体提取,生产活动,开发保护,护具,究根,复杂环境,OCRNet,分割模型,HRNet,骨干网,收敛速度,不错,Acc,mIoU,kappa,KC
AB值：
0.382235
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