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基于夜光遥感的偏远地区建筑物识别方法研究
ID：2338
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 11:57:08 Hits：2324
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:06（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
夜光遥感对于反映人类社会活动强度和聚集程度具有独特的能力，已经被广泛应用于社会经济领域的空间数据挖掘。针对偏远地区建筑物分布稀疏和人为活动较弱的特点，基于人工统计方法耗时耗力，单纯的基于光学卫星影像的建筑物识别往往容易遗漏有效信息。因此，本研究提出以夜光遥感和光学遥感为数据源，以Faster-RCNN为基本架构，构建一个双流的深度学习网络，通过卷积网络充分的学习夜光数据和多光谱数据的空间及更深层次的特征，将学习到的夜光图像特征与多光谱图像的纹理特征相结合，开展偏远地区建筑物区域识别研究。该研究能够更好地帮助了解偏远地区的建设情况和人口分布，并据此进行更理想的资源规划和分配，也为人口迁移、城市化进程等问题的研究提供辅助手段。
Keywords
夜光遥感；建筑物识别；深度学习；多源数据融合；双流神经网络
Speaker
朱玲
工程师 核工业北京地质研究院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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