基于高清遥感影像地类识别数据的建设用地紧凑度研究——以武汉市为例

基于高清遥感影像地类识别数据的建设用地紧凑度研究——以武汉市为例

论文摘要

通过遥感影像数据识别地类信息的技术在未来国土空间规划编制和管理过程中具有广泛应用前景。本文在现有卷积神经网络应用的基础上,从地块边缘识别、运算效率提升、网络结构优化、语义分割细化等角度进行算法优化,提升了影像识别效率和准确性,并将应用优化后的算法,对武汉市建设用地紧凑度进行了量化分析。

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文章来源

类型: 国内会议

作者: 徐放,罗成,杨静

关键词: 深度学习,全卷积神经网络,随机条件场算法,跳跃,结构,建设用地紧凑度

来源: 2019中国城市规划年会 2019-10-19

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 自然地理学和测绘学,建筑科学与工程

单位: 武汉市规划研究院

分类号: P237;TU984.113

DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.000460

页码: 56-69

总页数: 14

文件大小: 3450k

下载量: 89

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