神经网络深度学习算法在地理国情监测中的应用研究

• 作者: 叶远斌
• 来源期刊: 西部资源
• 关键词: 地理国情监测 深度学习 特征提取 变化发现
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 遥感测绘
• 页码范围: 147-149
• 页数: 3页
• 字数: 2724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-562X.2018.04.070

摘要

开展常态化地理国情监测是广东省基础测绘"十三五"规划重要内容,本文综合利用多时相影像、专题资料及已有矢量成果数据,研究基于神经网络深度学习的地理国情地表覆盖变化检测.实验表明:国情地表覆盖信息提取总体精度优于86.22％,KAPPA系数达到83.04％;与传统人工目视判别方法比较,误检率小于7.05％,漏检率小于10.52％,在人力投入、作业效率、成果质量等有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶远斌		2	2	1.0	1.0