文献类型：期刊文章

作　　者：吴海平[1] 黄世存[2]

WU Haiping;HUANG Shicun(Institute of China Land Surveying and Planning,Beijing 100035,China;China Center for Resources Satellite Data and Application,Beijing 100094,China)

机构地区：[1]中国国土勘测规划院,北京100035 [2]中国资源卫星应用中心,北京100094

出　　处：《国土资源遥感》

基　　金：自然资源部专项项目“全国土地利用变更调查监测与核查”(编号:ZX180901)资助

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：4

起止页码：159-166

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、GEOREFPREVIEWDATABASE、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以全国土地利用遥感监测工程积累的几百万个新增建设用地图斑为训练样本,利用卷积神经网络完成深度学习变化检测模型的训练,实现重大工程中新增建设用地信息的自动提取。与人工提取结果进行的对比分析表明,基于深度学习的新增建设用地自动检测技术在全国土地利用遥感监测工程中有很好的适用性,当新增建设用地信息提取查全率达80%左右时,辅以少量的人工干预可大大提高工程实施效率。

关 键 词：深度学习  土地利用 遥感监测 新增建设用地

分 类 号：TP79]