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基于改进U-Net网络的多源遥感影像洪涝灾害信息提取与变化分析

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基于遥感影像的信息提取与变化分析是检测地球表面变化的重要方法,在城市规划、环境监测、灾害评估等方面应用广泛.合成孔径雷达(SAR)可以穿透云层,实现洪水期的对地观测,但侧视成像会随地形起伏产生叠掩、阴影等现象. DEM可以提供地面点的高程信息,反映地形的起伏变化,但无法提供地物信息.因此,本文提出了一种融合多源遥感影像、基于改进U-Net网络的变化检测方法;并通过试验证明了该方法可以实现高精度、高效的洪涝灾害信息提取.
Multi-source remote sensing image flood disaster information extraction and change analysis based on improved U-Net network

车子杰、高飞、吴兆福、李振轩

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合肥工业大学土木与水利工程学院,安徽 合肥 230000

U-Net 深度学习 变化检测 数据增强 高分三号

安徽省测绘科技专项中央高校基本科研业务费专项

CHZX201801JZ2021HGTA0167

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(1)
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