Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| DOI | 中国会议 |
| 基于深度学习的沙丘脊线自动提取方法 | |
| 高博钰; 张德国; 杨波 | |
| 通讯作者 | 高博钰 |
| 中文摘要 | 观察沙漠中沙丘脊线的走向是研究现代区域性或全球性风向变化的关键手段之一,并且风成沙丘还广泛存在于火星、土卫六和金星等地外星体之上!因此如何利用海量卫星图片数据进行沙脊线的高精度自动提取正是本文的研究重点。本文使用小样本量的沙漠卫星影像数据作为训练集和验证集,借助于Unet神经网络框架,搭建并训练好了一套可自动提取各种复杂走向沙脊线的神经网络模型:该模型的输入为任意一张彩色三通道的沙漠卫星影像图片,输出为一张大小相同的、像素点数值只有0和1的单通道预测图片, |
| 中文关键词 | 提取方法 ; 深度学习 ; 像素点 |
| 来源出版物 | 2020年中国地球科学联合学术年会论文集（二十四）—专题七十：测试新技术及其地质应用、专题七十一：地质大数据、机器学习与人工智能算法应用、专题七十二：地球生物学 |
| 出版年 | 2020 |
| 页码 | 1 |
| 语种 | 中文 |
| 中图法分类号 | TP18;TP391.41;P425 |
| 资源类型 | 会议论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/353189 |
| 作者单位 | 浙江大学地球科学学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高博钰,张德国,杨波. 基于深度学习的沙丘脊线自动提取方法[C],2020:1. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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