基于I-FCN模型的城市高分辨率遥感影像植被信息提取

• 作者: 代沁伶 代飞 张天怡 王雷光 马海艺
• 来源期刊: 西南林业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 全卷积神经网络 高分辨率 遥感影像 城市植被 椒盐现象
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 117-123
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 5302字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11929/j.swfu.201903111

摘要

为了提高城市高分辨率遥感影像中植被信息的提取精度,提出一种改进的全卷积神经网络模型,通过大量的训练数据获得最佳模型参数,进行植被信息的提取,并与支持向量机、面向对象法、经典的FCN模型方法提取的植被信息进行对比分析.结果表明:提出的网络模型不但能够有效缓解"椒盐现象",还能保证小面积的植被提取与植被区域边界的准确性.该方法可自动综合多种特征,所以可有效减少植被像元的误分与漏分现象,提高植被提取精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	代沁伶	西南林业大学设计学院	16	49	4.0	6.0
2	代飞	西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室	17	13	2.0	3.0
6	马海艺	西南林业大学林学院	1	1	1.0	1.0
10	张天怡	西南林业大学林学院	2	1	1.0	1.0