基于深度学习的无人机遥感影像水体识别

• 作者: 杜敬
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 无人机遥感 MSER 水体识别
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 158-161,170
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2017.01.031

摘要

针对无人机遥感影像分辨率高、信息量大易造成错分、漏分现象,导致识别分类精度不高的问题,采用一种基于深度学习的水体识别方法进行无人机遥感影像水体识别.该方法首先选取大量样本训练并构建深度卷积神经网络模型(DCNN),然后利用最大稳定极值区域(MSER)对无人机遥感影像进行分割得到待识别目标子区,最后根据深度卷积神经网络模型对分割后影像目标进行水体识别,并且将识别结果与目前常用方法进行比较.实验结果表明,该方法能有效识别水体目标,减少错分、漏分现象,提高识别精度,优于其他方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜敬	东华理工大学测绘工程学院	2	38	2.0	2.0