| 基于无人机遥感的大坡度地质露头岩性分类 |
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| 引用本文： | 常乐,韩磊,陈宗强,盛辉,刘善伟.基于无人机遥感的大坡度地质露头岩性分类[J].测绘通报,2023(11):42-47. |
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| 作者姓名： | 常乐 韩磊 陈宗强 盛辉 刘善伟 |
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| 作者单位： | 1. 青岛市勘察测绘研究院;2. 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院;3. 海陆地理信息集成与应用国家地方联合工程研究中心(青岛) |
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| 摘 要： | 针对卫星影像难以获取大坡度地质露头数据、传统分类方法无法有效利用影像信息导致地质露头剖面岩性分类精度较低等问题，本文通过无人机遥感技术获取高精度野外大坡度地质露头数据，并提出了一种多尺度混合特征网络模型。研究结果表明：无人机与贴近摄影测量技术相结合的方法在采集地质露头数据的应用中具有较强的可行性；多尺度混合特征网络模型能够有效地提取无人机多光谱影像中的光谱特征和空间特征，实现了大坡度地质露头岩性的高精度分类。以云台山地质公园某露头为例，本文模型的总体分类精度可达89.91%,Kappa系数可达0.85,相比于传统的机器学习算法SVM和MLC精度提高接近15%,相比于Inception V3和ResNet18总体分类精度提高约10%,相比于Hybrid CNN总体分类精度提高1.5%。
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| 关 键 词： | 无人机 地质露头 深度学习 岩性分类 |
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