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| 基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取 | |
| 引用本文： | 马锦山,贾国焕,张赛,张炯.基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取[J].测绘通报,2024(3):123-126+150. |
| 作者姓名： | 马锦山 贾国焕 张赛 张炯 |
| 作者单位： | 1. 西宁市国土勘测规划研究院有限公司 |
| 摘 要： | 利用高分辨率遥感数据具有高空间分辨率的特性，本文以青海省西宁市0.3和1 m多源高分辨遥感影像为数据源，基于卷积神经网络深度学习算法进行典型自然资源要素提取。结果表明，0.3 m遥感影像提取耕地、林地准确率均在85%以上，召回率在89%以上；1 m遥感影像提取耕地林地准确率在90%以上，召回率在91%以上，研究成果可用于西宁市自然资源典型要素智能提取。 |
| 关 键 词： | 高分辨率 卷积神经网络 深度学习 遥感解译 |