采用深度学习智能提取建设用地,对定量评价、监测和预测长江流域水土流失具有重要作用。本文基于开源数据,采用半自动标注方式标注建设用地,构建了面向长江流域水土流失监测的建设用地遥感数据集。该数据集在多个深度学习语义分割模型(FPN、PSPNet、DeepLabV3+、UN⁃et++、Swin-Transformer)测试中的总体精度(overall accu⁃racy,OA)均优于93.00%,均交并比(mean intersection over union,MIoU)优于70%,具有较高有效性,可推动遥感智能解译在水土流失监测中的应用。
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