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How to accurately extract large-scale urban land?Establishment of an improved fully convolutional neural network model

引用

Frontiers of Earth Science 2022年第4期16卷 1061-1076页

作者： Boling YIN Dongjie GUAN Yuxiang ZHANG He XIAO Lidan CHENG Jiameng CAO Xiangyuan SU Chongqing Smart City Institute Chongqing Jiaotong UniversityChongqing 400074China Chongqing Geomatics and Remote Sensing Center Chongqing 401147China

Realizing accurate perception of urban boundary changes is conducive to the formulation of regional development planning and researches of urban sustainable *** this paper,an improved fully convolution neural network was provided for perceiving large-scale urban change,by modifying network structure and updating network strategy to extract richer feature information,and to meet the requirement of urban construction land extraction under the background of large-scale low-resolution *** paper takes the Yangtze River Economic Belt of China as an empirical object to verify the practicability of the network,the results show the extraction results of the improved fully convolutional neural network model reached a precision of kappa coefficient of 0.88,which is better than traditional fully convolutional neural networks,it performs well in the construction land extraction at the scale of small and medium-sized cities.

关键词： improved fully convolutional neural network remote sensing image classification city boundary precision evaluation

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