基于深度學習的生產(chǎn)建設項目擾動圖斑提取算法和識別策略

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［摘要］ 深度學習已成為一種高效且精確的遙感圖像分類方法。針對生產(chǎn)建設項目擾動圖斑識別問題，從目標識別和變化檢測兩種思路出發(fā)，對比評價Unet、Unet++和Unet3+三種深度學習網(wǎng)絡模型的識別精度，以提出最優(yōu)的擾動圖斑識別策略。結(jié)果表明：基于目標識別策略和變化檢測策略時，均為Unet模型表現(xiàn)最優(yōu)，其檢測結(jié)果分割邊界清晰平滑，誤檢、漏檢情況較少，無冗余特征，預測結(jié)果更接近于標簽圖像，識別效果最佳。（剩余9121字）