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基于全卷积网络模型的高分遥感影像内陆网箱养殖区提取

李连伟 张源榆 岳增友 薛存金 付宇轩 徐洋峰

山东科学2022，Vol.35Issue(2)：1-10,10.
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山东科学2022，Vol.35Issue(2)：1-10,10.DOI:10.3976/j.issn.1002-4026.2022.02.001

基于全卷积网络模型的高分遥感影像内陆网箱养殖区提取

Extracting inland cage aquacultural areas from high-resolution remote sensing images using fully convolutional networks model

李连伟 1张源榆 1岳增友 2薛存金 3付宇轩 4徐洋峰1

作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛266580
  • 2. 微山县自然资源和规划局,山东济宁277600
  • 3. 中国科学院空天信息创新研究院,北京100094
  • 4. 中国科学院数字地球重点实验室,北京100094
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摘要

关键词

深度学习/全卷积网络模型/数据增强/高分辨率遥感影像/GF卫星/内陆网箱养殖区/养殖区提取

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李连伟,张源榆,岳增友,薛存金,付宇轩,徐洋峰..基于全卷积网络模型的高分遥感影像内陆网箱养殖区提取[J].山东科学,2022,35(2):1-10,10.

基金项目

中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA19060103) （A类）

山东科学

1002-4026

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