摘要
本发明涉及光学遥感影像应用技术领域,提出一种用瓦片数据提取农村居民区及判定建筑疏密度的方法,结合地图瓦片数据和深度学习技术提取农村居民区并判定建筑疏密度,通过瓦片分辨率特性和农村居民区实际特征,选择14级瓦片影像进行农村居民区分布的提取,在获取得到14级瓦片影像后,使用经SegFormer为基础训练得到的模型提取农村居民区的分布;选择18级瓦片影像进行农村建筑分布的提取,使用经DeepLabV3+为基础训练得到的模型进行农村建筑的提取,选用中等分辨率层级影像进行解译,从而提高农村居民区提取以及建筑疏密度判定的精度和效率。
技术关键词
农村
建筑
矢量图
高层次
前馈神经网络
全局平均池化
图像块
地图瓦片数据
预测类别
空洞
光学遥感影像
编码器
注意力机制
多尺度特征提取
卫星遥感影像
分辨率
深度学习训练
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变化检测方法
卫星遥感影像
校正
切片
特征提取算法
扫描点云数据
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