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| 基于ResNet的面向对象矿区占地信息提取研究 | |
| 引用本文： | 甄娜,陈涛,霍光杰,李小芳.基于ResNet的面向对象矿区占地信息提取研究[J].河南科学,2023(4):619-624. |
| 作者姓名： | 甄娜 陈涛 霍光杰 李小芳 |
| 作者单位： | 1. 河南省自然资源监测院,河南省地质灾害防治重点实验室;2. 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（62071439）； |
| 摘 要： | 利用高分二号影像结合面向对象方法展开矿区占地信息提取研究，采用面积比均值法确定分割尺度进行多尺度分割获取对象，基于空间优化工具选取特征后标记样本，其中训练集、测试集和验证集比例为3∶1.将样本集在ResNet模型中训练，应用于全部对象，并与CNN模型进行对比.结果表明，面向对象方法结合ResNet模型进行矿区占地信息提取总体精度为91.41%,Kappa系数为0.89，优于CNN方法.该方法适用于以露天采场和矿堆为主的矿区环境，可以为后续的矿区环境治理工作提供有效的技术支持. |
| 关 键 词： | 矿区占地信息 面向对象方法 ResNet 信息提取 遥感图像 |
