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基于U-Net神经网络的水体识别研究

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智慧水利的兴起,为进行大范围水体同步监测提出了更高的要求.遥感技术在水体监测领域应用广泛,是实现自动化全域化监测的重要技术手段,利用遥感技术进行水体自动识别是水体指标反演的前提.文章使用一种U-Net神经网络框架信息处理技术,对获得的河道RGB图像进行水体识别研究.结果显示,U-Net神经网络方法在识别水体上展现出卓越的性能,平均水体预测成功率达到84.19%,平均水体误判率为0.7%.

何向楠、张非凡

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山西省水文水资源勘测总站,山西 太原 030002

中国农业大学,北京 100083

U-Net神经网络 RGB图像 水体识别 智慧水利

山西省水利科学技术研究与推广项目北京市高教学会数学研究分会/北京交叉科学学会教育教改课题

2023ZF16SXJC-2022-022

2024

山西水利
山西水利发展研究中心

山西水利

影响因子:0.17
ISSN:1004-7042
年,卷(期):2024.40(5)