城市河网的低空遥感影像全卷积神经网络水质等级分类

• 作者: 刘春 周源 周骁腾 杨怿
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 低空遥感 水质等级分类 全卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 测绘科学与技术
• 页码范围: 456-462
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.19040

摘要

提出一种基于深度学习的图像像素级标注算法.通过数据预处理、数据集建立、全卷积神经网络设计和训练流程,实现水体的水质等级分类及像素级标注.使用上海市嘉定区某区域和上海市宝山区杨行镇某区域的无人机低空遥感影像对该算法进行了验证,平均水质等级分类精度分别达到了87.96％和77.57％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘春	同济大学测绘与地理信息学院	124	1877	22.0	38.0
2	杨怿	北京大学大数据科学研究中心	1	0	0.0	0.0
3	周源		3	7	1.0	2.0
4	周骁腾	同济大学测绘与地理信息学院	2	7	1.0	2.0