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基于深度学习与融合地形特征的黄土陷穴面向对象提取方法

苏旭黄骁力王春吴复柱江岭

农业工程学报2022，Vol.38Issue(10)：102-110,9.

农业工程学报2022，Vol.38Issue(10)：102-110,9.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.10.013

基于深度学习与融合地形特征的黄土陷穴面向对象提取方法

Object-oriented extraction method for loess sinkholes based on deep learning and integrated terrain features

苏旭 ¹黄骁力 ²王春 ¹吴复柱 ²江岭¹

作者信息

1. 河北工程大学地球科学与工程学院,邯郸 056038
2. 滁州学院地理信息与旅游学院,滁州 239000
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摘要

关键词

遥感/提取/卷积神经网络/面向对象/黄土陷穴/地形特征/影像分割

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

苏旭,黄骁力,王春,吴复柱,江岭..基于深度学习与融合地形特征的黄土陷穴面向对象提取方法[J].农业工程学报,2022,38(10):102-110,9.

基金项目

国家自然科学基金项目(42101425、41930102、41871313),安徽省高校科学研究项目(KJ2020A0705),河北省自然科学基金(D2021402033),滁州学院科研启动基金项目(2020QD44),滁州市科技计划项目重点研究开发专项(2020ZG016),安徽省留学回国人员创新项目(2021LCX014) （42101425、41930102、41871313）

农业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1002-6819

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