基于MTBNet的唐山尾矿库提取
张昆仑1
常玉光2
潘洁1
卢凯旋1
昝露洋1
陈正超1
1.中国科学院空天信息创新研究院航空遥感中心,北京1000942.河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000
摘要：针对尾矿库位置及边界难准确提取问题,在传统实例分割网络基础上,提出一个具有多任务分支结构的实例分割网络(Multi-Task-Branch Network,MTBNet),并利用国产GF-1数据进行唐山地区的尾矿库提取试验.结果表明,召回率为95.8％时,尾矿库的检测准确率可达78.8％.新方法进一步优化了尾矿库目标框和轮廓质量,增强了模型的特征学习能力,有效提升了尾矿库的实例分割精度,可为唐山地区尾矿库动态监测作支撑,辅助尾矿库开采或生态保护.
关键词：深度学习GF-1遥感影像尾矿库实例分割唐山地区MTBNet
分类号：TP751(遥感技术)
资助基金：中国科学院战略性先导科技专项(XDA23100304)国家重点研发计划(2016YFB0500304)
论文发表日期：2022-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 65-71,94 )
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