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人工智能时代的矿山遥感技术—浅谈深度学习与矿山遥感智能监测
1
作者 朱叶飞 詹雅婷 《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》 2019年第8期00341-00342,共2页
矿山地物类型复杂、地质环境问题影像特征不明显,传统的矿山遥感自动提取方法主要利用地物的光谱信息,缺乏对上下文信息的有效利用,且采用人工设定基于特定领域知识设计的特征。而深度学习的方法能从数据中学习特征表示,且能有效获取空... 矿山地物类型复杂、地质环境问题影像特征不明显,传统的矿山遥感自动提取方法主要利用地物的光谱信息,缺乏对上下文信息的有效利用,且采用人工设定基于特定领域知识设计的特征。而深度学习的方法能从数据中学习特征表示,且能有效获取空间上下问信息,为矿山高分辨率遥感图像分类提供了一种新的方法。在分析了传统矿山遥感地物提取方法不足的基础上,系统分析了深度学习方法用于遥感自动分类的优势,并就基于深度学习的矿山遥感智能监测做了探讨。 展开更多
关键词 人工智能 时代 矿山遥感技术 深度学习 遥感智能
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