基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究 ——全国土地利用遥感监测工程创新探索

• 作者: 吴海平 黄世存
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 土地利用 遥感监测 新增建设用地
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 159-166
• 页数: 8页
• 分类号: TP79
• 字数: 6704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.04.21

摘要

以全国土地利用遥感监测工程积累的几百万个新增建设用地图斑为训练样本,利用卷积神经网络完成深度学习变化检测模型的训练,实现重大工程中新增建设用地信息的自动提取.与人工提取结果进行的对比分析表明,基于深度学习的新增建设用地自动检测技术在全国土地利用遥感监测工程中有很好的适用性,当新增建设用地信息提取查全率达80％ 左右时,辅以少量的人工干预可大大提高工程实施效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴海平		3	2	1.0	1.0
2	黄世存		14	104	7.0	10.0