【摘 要】
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土地利用分类是遥感领域的重要研究方向之一。本论文利用高分1号、高分2号卫星遥感影像开展土地利用分类研究。基于U-Net、Deep Lab V3+、高分辨率网络(High Resolution Network,HR-Net)三种主流语义分割算法对高分遥感影像进行土地利用分类,并对性能最好的HR-Net网络结构进行改进,最后探讨了域适应模型在高分遥感影像土地利用分类中的可行性。本论文的研究内容与研究成
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土地利用分类是遥感领域的重要研究方向之一。本论文利用高分1号、高分2号卫星遥感影像开展土地利用分类研究。基于U-Net、Deep Lab V3+、高分辨率网络(High Resolution Network,HR-Net)三种主流语义分割算法对高分遥感影像进行土地利用分类,并对性能最好的HR-Net网络结构进行改进,最后探讨了域适应模型在高分遥感影像土地利用分类中的可行性。本论文的研究内容与研究成果如下:(1)针对土地分类无高质量数据集的问题,本论文利用高分一号、高分二号卫星影像制作了实验所需的数据
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