基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法研究
Research on river remote sensing image segmentation method based on deep neural network作者机构：重庆文理学院重庆402160
出 版 物：《人民长江》 (Yangtze River)
年 卷 期：2024年第55卷第7期
页 面：73-78,97页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目(U22A20102)
主 题：河流遥感图像 图像分割 特征提取 残差连接 深度神经网络 嘉陵江
摘 要：为解决河流遥感图像分割效果较差且交并比较低的问题,提出了基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法。通过对高空间分辨率的河流遥感图像数据集的分析,预处理河流遥感图像,解决数据集中存在的弱标签问题;采用卷积编码-解码网络构建深度神经网络的特征提取模型,并运用KNN算法实现河流遥感图像的高精度分割;最后以重庆市嘉陵江2022年河流遥感图像为例进行验证。实验结果表明:所提方法能够保留分割后的图像细节特征,且图像分割交并比较高,为0.94。所提方法能够对河流遥感图像进行高精度分割,可为水资源管理和环境保护等方面提供技术支持。
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