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基于RFA-LinkNet模型的高分遥感影像水体提取

康健 管海燕 于永涛 景庄伟 刘超 高俊勇

南京信息工程大学学报2023,Vol.15Issue(2):160-168,9.
南京信息工程大学学报2023,Vol.15Issue(2):160-168,9.DOI:10.13878/j.cnki.jnuist.2023.02.004

基于RFA-LinkNet模型的高分遥感影像水体提取

RFA-LinkNet:a novel deep learning network for water body extraction from high-resolution remote sensing images

康健 1管海燕 1于永涛 2景庄伟 3刘超 2高俊勇2

作者信息

  • 1. 南京信息工程大学 遥感与测绘工程学院,南京,210044
  • 2. 淮阴工学院 计算机与软件工程学院,淮安, 223003
  • 3. 上海航天电子技术研究所,上海,201109
  • 折叠

摘要

关键词

遥感影像/水体提取/多尺度特征/注意力机制

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

康健,管海燕,于永涛,景庄伟,刘超,高俊勇..基于RFA-LinkNet模型的高分遥感影像水体提取[J].南京信息工程大学学报,2023,15(2):160-168,9.

基金项目

国家自然科学基金(41971414,62076107) (41971414,62076107)

江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX20_0976) (KYCX20_0976)

南京信息工程大学学报

OA北大核心CSTPCD

1674-7070

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