本文主要研究内容
作者闫智,李利伟,程钢（2019）在《利用全卷积网络提取Sentinel-2影像高低层建筑区》一文中研究指出：面向Sentinel-2多光谱数据,依据影像地物空间结构和地表实际功能类型将建筑区分为高层建筑区和低层建筑区,构建了一种基于全卷积网络模型的高、低层建筑区快速提取技术。在此基础上,以雄安新区及其周边为试验区,选取2017年3月获取的4景Sentinel-2多光谱数据进行试验验证和分析。结果表明:本文技术能够实现大范围区域内高层和低层建筑区的快速提取,总体平均提取精度达到95.30%,其中高层建筑区平均提取精度为99.22%,低层建筑区平均提取精度为91.38%,该技术明显优于现有基于纹理结构的高低层建筑区提取方法。通过对提取结果进行统计分析发现:约4.4×10~4 km~2的研究区内高层和低层建筑区分别约为94和7351 km~2;雄安新区中心三县内高层和低层建筑区分别约为1.25和312.24 km~2。本文技术具有很好的推广性,结合Sentinel-2数据大幅宽高频次观测特点和更多类型建筑区样本,可以实现大范围地表多类型建筑区动态监测。
Abstract
mian xiang Sentinel-2duo guang pu shu ju ,yi ju ying xiang de wu kong jian jie gou he de biao shi ji gong neng lei xing jiang jian zhu ou fen wei gao ceng jian zhu ou he di ceng jian zhu ou ,gou jian le yi chong ji yu quan juan ji wang lao mo xing de gao 、di ceng jian zhu ou kuai su di qu ji shu 。zai ci ji chu shang ,yi xiong an xin ou ji ji zhou bian wei shi yan ou ,shua qu 2017nian 3yue huo qu de 4jing Sentinel-2duo guang pu shu ju jin hang shi yan yan zheng he fen xi 。jie guo biao ming :ben wen ji shu neng gou shi xian da fan wei ou yu nei gao ceng he di ceng jian zhu ou de kuai su di qu ,zong ti ping jun di qu jing du da dao 95.30%,ji zhong gao ceng jian zhu ou ping jun di qu jing du wei 99.22%,di ceng jian zhu ou ping jun di qu jing du wei 91.38%,gai ji shu ming xian you yu xian you ji yu wen li jie gou de gao di ceng jian zhu ou di qu fang fa 。tong guo dui di qu jie guo jin hang tong ji fen xi fa xian :yao 4.4×10~4 km~2de yan jiu ou nei gao ceng he di ceng jian zhu ou fen bie yao wei 94he 7351 km~2;xiong an xin ou zhong xin san xian nei gao ceng he di ceng jian zhu ou fen bie yao wei 1.25he 312.24 km~2。ben wen ji shu ju you hen hao de tui an xing ,jie ge Sentinel-2shu ju da fu kuan gao pin ci guan ce te dian he geng duo lei xing jian zhu ou yang ben ,ke yi shi xian da fan wei de biao duo lei xing jian zhu ou dong tai jian ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自测绘通报的闫智,李利伟,程钢，发表于刊物测绘通报2019年07期论文，是一篇关于全卷积网络论文,高层论文,低层论文,建筑区论文,提取论文,测绘通报2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自测绘通报2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。