面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取.pdf

面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取是近年来遥感技术领域的一个重要研究方向，它涉及无人机低空遥感数据的获取、面向对象分类技术的应用、深度学习技术在图像处理中的应用等多个研究领域。本研究旨在通过结合这两种方法，提升矿区地物信息提取的准确率和效率，为矿区的安全生产提供辅助决策支持。 面向对象的分类方法是一种高级的遥感图像分类技术，它通过将具有相似特性的像素组合成一个对象或区域来进行分类。该方法不仅可以考虑单个像素的光谱信息，还考虑了图像的空间纹理和形状特征，提高了分类的精度和效率。在矿区地物提取过程中，面向对象的分类方法结合人工校正，可以制作用于深度学习语义分割的标签数据。 深度学习技术在图像处理中表现出色，尤其是在语义分割方面，它通过学习大量的数据集，可以自动地提取出图像中的特征，并对图像进行分割。深度学习模型如FCN-32s、FCN-8和U-Net是目前常用的图像语义分割模型。FCN（全卷积网络）是早期广泛应用于语义分割的网络结构，FCN-32s和FCN-8分别对应于网络输出的分辨率，U-Net是专为医学图像分割设计的网络，后广泛应用于各种图像分割任务。这些模型通过训练能够识别和提取矿区影像中的地物信息，包括但不限于道路、植被、建筑物等。 集成模型是提高地物提取精度的一种有效方法，本研究提出了多数投票和打分算法两种集成模型。多数投票是基于多个模型预测结果的简单多数投票规则，通过多个模型的预测结果来进行最终决策，以提高整体的准确度和鲁棒性。打分算法则是基于每个分类器的预测结果赋予一定的权重，然后将权重和分数相结合，计算出最终的分类结果。实验结果表明，这些集成模型能够有效提升矿区地物提取的精度和效率。 实验结果还显示，面向对象结合深度学习方法的地物提取准确率和Kappa系数比传统面向对象方法有所提高。其中，打分集成模型在测试集上的整体准确率达到了94.55%，Kappa系数为0.8191，均优于面向对象方法。这说明结合了深度学习模型的集成方法能够显著提升地物提取的性能。 本研究还提到了无人机低空遥感技术在矿区的应用。相比于卫星遥感，无人机遥感具有成本低、时效性好、操作灵活、分辨率高等优点，能够快速构建矿区线状地物信息。特别是在矿区地物类型特殊且复杂的情况下，无人机低空遥感获取的高清影像数据，为地物信息的提取提供了丰富的信息源。 面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取研究为遥感技术在矿区的应用提供了新的思路和技术路线，其研究结果对于提高矿区地物信息提取的准确性和效率具有重要的现实意义，并为其他领域的遥感图像处理提供了参考价值。此外，随着深度学习技术的不断发展，未来在矿区地物提取等应用中会有更多先进方法的出现，也将进一步推动遥感技术的深入应用。