自然地理学和测绘学论文_基于双层组合神经网络 - 影像研究与医学应用杂志社投稿

一、稿件要求： 1、稿件内容应该是与某一计算机类具体产品紧密相关的新闻评论、购买体验、性能详析等文章。要求稿件论点中立，论述详实，能够对读者的购买起到指导作用。文章体裁不限，字数不限。 2、稿件建议采用纯文本格式(*.txt)。如果是文本文件，请注明插图位置。插图应清晰可辨，可保存为*.jpg、*.gif格式。如使用word等编辑的文本，建议不要将图片直接嵌在word文件中，而将插图另存，并注明插图位置。 3、如果用电子邮件投稿，最好压缩后发送。 4、请使用中文的标点符号。例如句号为。而不是.。 5、来稿请注明作者署名(真实姓名、笔名)、详细地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便联系。 6、我们保留对稿件的增删权。 7、我们对有一稿多投、剽窃或抄袭行为者，将保留追究由此引起的法律、经济责任的权利。二、投稿方式： 1、请使用电子邮件方式投递稿件。 2、编译的稿件，请注明出处并附带原文。 3、请按稿件内容投递到相关编辑信箱三、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我方所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。若投稿人有违反该款约定的行为，则我方有权不向投稿人支付报酬。但我方在收到投稿人所投作品10日内未作出采用通知的除外。 5、投稿人授予我方享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、投稿人委托我方声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

自然地理学和测绘学论文_基于双层组合神经网络

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:当前土地利用分类样本标签的时效性和样本内部特征对象复合性、分类间界限模糊性和土地利用类型的不平衡性，使得国土资源调查遥感影像土地利用分类自动化难度大、精度低。提出一种双层组合神经网络进行土地利用自动分类的方法。首先，利用城市道路交通网络矢量数据裁切影像，生成并标记具有明确土地利用类别边界的标签样本，构建了基于第三次国土资源普查土地利用标准的城市遥感影像数据集；然后，组合U-Net网络的跳跃连接和DesnseAPP网络密集空洞空间卷积池化金字塔结构，对多尺度上下文信息和抽象空间信息进行聚合，消除类不平衡现象，提升自动分类精度。所提出方法分别在自建数据集和ISPRS Vaihingen公开数据集进行实验，分类总体准确率分别为75.90%和89.63%。同时将本文方法与U-Net、DenseASPP和Deeplabv3三种典型深度卷积神经网络方法进行比较，在两个数据集中，本文方法 F1值分别为74.68%和85.56%,mIOU分别为72.21%和82.23%，其语义分类结果皆优于所比较的方法。总的来说本文方法提升了土地利用机器学习分类精度，对提高土地利用分类的自动化程度进行了有效探索。

文章关键词: