研究目的
提出一种更高效的卷积神经网络模型用于提取遥感图像的深度特征，并基于这些特征构建图模型以实现精确的建成区提取。
研究成果
所提出的CNN模型和基于图的方法能有效从遥感影像中提取建成区，在性能与速度上均优于传统方法，该方案在精度指标与计算效率之间取得了良好平衡。
研究不足
结果是块级别的，可能无法捕捉像素级的更精细细节。未来研究可以解决这一局限。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度特征的建成区精确提取
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519434
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
建成区是遥感影像分析中最重要的对象之一，因此自动提取建成区已引起广泛关注。为改善传统自动提取方法所采用人工特征泛化能力差的缺陷，研究者提出了深度卷积神经网络（CNN）。本文提出更高效的CNN模型来提取遥感影像的深层特征，进而基于该深层特征构建全图图模型以实现建成区提取。实验表明，该方法在卫星遥感影像数据集上具有优异性能。
作者：
Yihua Tan，Shengzhou Xiong，Yaming Li
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