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| 基于深度学习的遥感影像城市建筑用地提取 | |
| 引用本文： | 朱祺夫,赵俊三,陈磊士,李易.基于深度学习的遥感影像城市建筑用地提取[J].教育技术导刊,2018,17(10):18-21. |
| 作者姓名： | 朱祺夫 赵俊三 陈磊士 李易 |
| 作者单位： | 昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650500 |
| 摘 要： | 使用遥感影像对建筑用地进行精确和高效的提取，是土地利用的重要信息来源。使用卷积神经网络的深度学习方法对研究区Landsat8遥感影像图进行分类训练与提取，与作为对照组的支持向量机方法进行比对分析。结果表明，基于深度学习的遥感影像城市建筑用地提取方法提取精度更高，尤其在道路提取精度上有着明显优势，说明将深度学习融入遥感影像建筑用地提取有着广阔前景。 |
| 关 键 词： | 建筑用地 遥感影像 深度学习 神经网络 Landsat 8 |
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