Klassificering av markanvändning är en grundläggande uppgift för informationsutvinning från fjärranalysbilder. Semantisk segmentering baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) har visat enastående prestanda i denna uppgift. Dessa metoder påverkas dock fortfarande av förlusten av rumsliga funktioner. I denna studie föreslog vi ett nytt nätverk, det så kallade tät-koordconv-nätverket (DCCN), för att minska förlusten av rumsliga funktioner och stärka objektgränserna. I detta nätverk introduceras coordconv-modulen i den förbättrade DenseNet-arkitekturen för att förbättra rumslig information genom att samordna information i funktionskartor. Den föreslagna DCCN uppnådde en uppenbar prestanda när det gäller den offentliga ISPRS (International Society for Photogrammetrie and Remote Sensing) 2D semantisk märkning av referensdatauppsättningen. Jämfört med resultaten från andra djupa konvolutionella neurala nätverk (U-net, SegNet, Deeplab-V3), förbättrade resultaten av DCCN-metoden mycket och OA (total noggrannhet) och genomsnittliga F1-poäng uppgick till 89,48% respektive 86,89%. Detta indikerar att DCCN-metoden effektivt kan minska förlusten av rumsliga funktioner och förbättra noggrannheten hos semantisk segmentering i högupplösta fjärranalysbilder.
Yao och Al. I REF föreslogs det täta Cordconv-nätet (DCCN) för att minska förlusten av rumsliga funktioner och stärka objektgränserna.
Land Use Classification of the Deep Convolutional Neural Network Method Reducing the Loss of Spatial Features
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}