SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用

发布时间：2020-12-26 08:48

　　以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 

【文章来源】：湿地科学. 2020年04期 北大核心

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

研究区位置示意图

研究区数字正射影像(a)和真实标签数据图(b)

图2 研究区数字正射影像(a)和真实标签数据图(b)利用数码相机，多角度拍摄每种地物；同时，利用亚米级手持GPS，记录各个样本点的地理坐标。实地调查时间与影像拍摄时间同步。本研究将研究区无人机正射影像和标签数据以3∶1的比例分为Seg Net模型的训练(train)影像集和验证(validation,VAL)影像集。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2939395