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遥感影像对典型地物的自动化智能提取研究

         

摘要

研究为规避传统遥感对信息分类不充分而造成的低精度分类问题,提出面对特征对象的分类方法。通过引入交互注意力机制网络和四面体插值形函数来实现图像光谱信息的处理以及空间维度的高维延伸,并以局部和全局编码器实现对地物特征的局部及全局细心提取,随后将该自动化提取方法应用到山体滑坡分析中。结果表明,该方法的图像质量评价远高于其他对比算法,平均信噪比为19.81,分类精度在95%以上。且其对山体滑坡的特征信息提取较好,总精度和Kappa系数为96.27%和0.963 2。研究提出的智能提取方法能对高分辨率影像信息进行较好的提取,且为地质灾害的应急管理提供了新的研究思路和价值。

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