当前位置: 首页 > 文章 > 一种基于U-Net的高分影像土地利用/覆盖变化检测方法 水土保持通报 2021 (4) 133-138,144
Position: Home > Articles > 一种基于U-Net的高分影像土地利用/覆盖变化检测方法 Bulletin of Soil and Water Conservation 2021 (4) 133-138,144

一种基于U-Net的高分影像土地利用/覆盖变化检测方法

作  者:
李聪毅;孔祥兵;杨娜;王逸男;杨刚凤
单  位:
黄河水利科学研究院水利部黄土高原水土保持重点实验室;河南理工大学测绘与国土信息工程学院
关键词:
变化检测;高分辨率遥感;U型神经网络;深度学习;
摘  要:
[目的]介绍一种基于U-Net的高分影像的土地利用/覆盖变化检测方法,为该模型在遥感影像变化检测方面的应用提供理论支持。[方法]采用U型神经网络对河南省禹州市两期高分一号影像和WHU building dataset建筑物变化检测数据集中的变化图斑进行自动检测试验,并与FCN和SegNet两种模型进行比较。[结果]在两个数据集的验证样本中,U型神经网络模型的F1值分别为0.699,0.66和0.673,均优于其他两种模型,并且漏检率较低,更加接近变化参考图。[结论]采用U型神经网络对高分辨率遥感影像进行土地利用/覆盖变化检测是可行的,且能有较高的检测精度。

相似文章

计量
文章访问数: 7
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊