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基于深度学习的遥感影像道路提取研究与实现
摘要
随着高分辨率遥感卫星技术的发展，卫星影像地面分辨率已经能够达到0.5m，高分遥感技术已经成为了精确获取地表信息的重要手段之一。而道路信息是地理信息的基本组成部分，在路线规划、交通管制、灾害救助、导航等方面有深远发展的潜力。遥感影像数据量大且种类繁多，要提取出道路网络是一件困难却有实际意义的工作。最近十年以来，随着机器学习技术的快速发展，在地物检测与识别方面的成果层出不穷，而近年卷积神经网络技术的崛起让遥感影像方面的地物识别的精确度又更上一层。本文利用卷积神经网络对已标识过的高分辨率遥感影像数据的道路信息进行学习，再从未识别的高分辨率遥感影像数据
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