| 基于UNet模型的智能海洋遥感分类框架研究 |
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| 引用本文： | 陈岩.基于UNet模型的智能海洋遥感分类框架研究[J].测绘与空间地理信息,2023(4):13-16. |
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| 作者姓名： | 陈岩 |
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| 作者单位： | 1.合肥学院230601; |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅高校自然科学基金(KJ2020A0658)；国家自然科学基金(62176085)；合肥学院科学研究发展基金(20ZR03ZDA)；合肥学院人才科研基金(20RC13)资助。 |
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| 摘 要： | 借助遥感影像和人工智能方法自动提取空间地物是遥感领域的热点方向,本文基于PyQGIS和改进的UNet模型,设计开发了智能海洋遥感分类程序。该程序可以实现面向大尺度遥感影像的用户自定义智能分类、裁剪、拼接、分类评价、影像可视化和地图操作(包括影像放大、缩小、属性查询等)。并以三类典型海洋地物为案例,基于开发的程序测试,实现了总体精度92%、Kappa系数0.87、平均交并比82%的改善结果。文中提出的智能海洋遥感分类框架可为研究人员和工程人员提供参考,为沿海地区规划、监管和综合治理提供决策支持。
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| 关 键 词： | PyQGIS 深度学习 UNet 海洋遥感图像分类 程序开发框架 |
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