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基于FCN和面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖分类

文献类型： 中文期刊

作者： 马海荣 1 ; 冯天晶 2 ; 戢锐 3 ;

作者机构： 1.湖北省农业科学院农业经济技术研究所

2.中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院

3.文华学院

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

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2022 年 61 卷 022 期

页码： 163-168

收录情况： 北大核心

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.

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