基于卷积神经网络的场景分类绿地信息提取

• 作者: 朱袁杰 李晓天 江妙军 王小坡
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: (美国卫星)WorldView-2遥感影像 城市绿地 场景分类 卷积神经网络 绿地提取
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 自然资源调查监测
• 页码范围: 1780-1784
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.12.025

摘要

城市绿地建设,对改善城市生态环境,保持生态平衡,有着积极作用.准确地掌握城市绿地变化规律和分布特征,是城市绿地建设的重要环节,也是智慧城市建设内容之一.利用高分辨率卫星影像提取城市绿地信息是城市地理信息建设的技术手段.针对南京市建邺区城市绿地用地类型复杂、存在区域差异等特点,以克服传统分类中存在的实现小样本分类困难、分类模型使用单一等不足为目标,基于CNN的场景分类能够根据特定场景语义来分析训练影像,从而实现各类绿地自动分类,实验表明基于CNN的场景分类总体分类准确度精度为87.74％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江妙军		2	0	0.0	0.0
2	朱袁杰		1	0	0.0	0.0
3	李晓天		1	0	0.0	0.0
4	王小坡		1	0	0.0	0.0