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| 基于卷积神经网络的电线塔识别与更新入库 | |
| 引用本文： | 陈超,丁婷,杨锦.基于卷积神经网络的电线塔识别与更新入库[J].地理空间信息,2021,19(7):85-87,122. |
| 作者姓名： | 陈超 丁婷 杨锦 |
| 作者单位： | 江苏省基础地理信息中心,江苏 南京 210013 |
| 摘 要： | 利用卷积神经网络实现了电线塔的提取与更新入库.首先将遥感影像分为训练区域与校正区域,结合本底矢量数据,在训练区域分别获得目标与非目标样本影像块,并以此训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络在校正区域提取电线塔;然后通过与本底数据的叠置分析,获得电线塔的增量数据;最后根据不同的类型对增量数据进行更新入库.实验结果表明,该方法的检测率和误检率分别为0.758和0.375,可作为电线塔快速更新的有效手段,也可为其余重要要素更新提供参考. |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 要素识别 变化检测 叠置分析 更新入库 |
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