I denna studie presenterar vi Ensemble Convolutional Neural Network (ECNN), en utarbetad CNN-ram som är utformad på ett sätt som liknar toppmoderna CNN-modeller, för att identifiera bybyggnader från öppna högupplösta fjärranalysbilder (HRRS). För det första, för att optimera och minera CNN:s kapacitet för bykartläggning och för att säkerställa kompatibilitet med våra klassificeringsmål, var några toppmoderna modeller noggrant optimerade och förbättrade baserat på en rad noggranna analyser och utvärderingar. För det andra, i stället för att direkt genomföra byggnadsidentifiering genom att använda dessa modeller, utnyttjade vi de flesta av deras fördelar genom att likställa deras funktionsdelar med en starkare modell som kallas ECNN baserat på den flerskaliga funktionsinlärningsmetoden. Slutligen tillämpades det genererade ECNN på en pixelnivå-klassificeringsram för att genomföra objektidentifiering. Den föreslagna metoden kan fungera som ett användbart verktyg för identifiering av bybyggnader med hög noggrannhet och effektivitet. De experimentella resultat som erhållits från testområdet i Savannakhetprovinsen, Laos, visar att den föreslagna ECNN-modellen avsevärt överträffar befintliga metoder, vilket förbättrar den totala noggrannheten från 96,64 % till 99,26 % och kappa från 0,57 till 0,86.
Guo m.fl. föreslog en serie konvolutionella neurala nätverk som kan tillämpas på en pixel nivå klassificering ram för township byggnad identifiering REF.
Village Building Identification Based on Ensemble Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}