高分辨率遙感影像中道路網的提取是智能地物提取和分析的重要方面,研究遙感圖像的道路提取方法具有重要科學意義。本文以馬薩諸州航空影像道路數據集為試驗數據,設計一種基于端到端的全卷積神經網絡模型,基于此分別對郊區(qū)道路網以及城區(qū)密集道路網進行試驗分析,并與傳統的監(jiān)督分類算法進行比較。試驗結果表明,基于卷積神經網絡的深度學習算法可較高精度地從高分辨率遙感影像中提取道路信息,召回率與F1評分有著25%～47%左右的提升。

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【文章目錄】：
0 引言
1 卷積神經網絡遙感道路提取
    1.1 試驗數據
    1.2 網絡設計
    1.3 試驗設計
    1.4 提取結果與精度評價
        (1）提取結果誤差分布分析
        (2）精度評價
2 結束語



本文編號：3741841