一种深度卷积神经网络土地利用场景照片的分类方法

• 作者: 张诗慧 徐世武 曾珏 李亭谕 李长征
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 国土调查 实景照片 深度卷积神经网络 多语义标记 语义组合 土地利用场景分类
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 24-28,42
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

国土调查多角度实景举证照片具有视角多、分辨率高、层次丰富和剖面清晰的特点,透视且细致地刻画了土地利用图斑赋存状况和场景,弥补了遥感影像单一天顶视角的不足.本文基于语义分割提出了一种深度卷积神经网络(DCNN)实景照片土地利用场景分类方法,多语义标记照片场景,语义组合智能判定照片土地利用类别.该方法成功地应用在第三次国土调查照片自动核查工作中,减轻了人工判读工作量,提高了土地利用场景自动识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾珏		1	0	0.0	0.0