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摘要:將語義分割和邊緣檢測深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,構(gòu)建Psi-Net深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明,Psi-Net深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能有效識(shí)別耕地,絕大部分耕地被有效提取出來,正確率(Accuracy)為96.3%,生產(chǎn)精度(PA)為98.1%,用戶精度(UA)為97.1%。Psi-Net深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在耕地地塊邊界識(shí)別時(shí)有了耕地范圍的限定,減少對非耕地地塊邊界的識(shí)別,完備性為74.3%,正確性為80.2%,質(zhì)量為62.8%。(剩余10071字)
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基于Psi-Net深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的高空間分辨率遙感影像地塊尺度的耕地提取
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