基于ResNet-UNet的地表覆盖自动分类技术研究

申传庆; 王凯; 王文杰

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基于ResNet-UNet的地表覆盖自动分类技术研究

更新时间：2025-11-25

- 基于ResNet-UNet的地表覆盖自动分类技术研究
- Vol. 21, Issue 6, Pages: 21-23+27(2023)
- 作者机构：
  
  自然资源部陕西基础地理信息中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237;TP751
- Published：2023
- 稿件说明：
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申传庆, 王凯, 王文杰. 基于ResNet-UNet的地表覆盖自动分类技术研究[J]. 2023, 21(6): 21-23+27.
DOI：

申传庆, 王凯, 王文杰. 基于ResNet-UNet的地表覆盖自动分类技术研究[J]. 2023, 21(6): 21-23+27. DOI：

摘要

针对地表覆盖分类数据生产应用需求，利用深度学习语义分割网络对遥感影像进行地表覆盖自动分类，以提高地表覆盖分类数据生产效率。提出了样本采集相关原则，形成了地表覆盖分类样本数据集，研究了基于深度学习语义分割网络的关键技术，构建了ResNet-UNet自动分类网络组合，并探索出了一套从样本采集、网络构建、模型训练、模型推理到分类数据后处理的地表覆盖自动分类技术流程。选取了局部区域的资源三号（ZY-3）卫星遥感影像作为实验对象，并利用训练后的最优模型开展了地表覆盖自动分类实验和验证，实验结果表明，基于ResNet101-UNet网络模型的地表覆盖自动分类技术能够提高地表覆盖分类的效率和精度，具备一定的应用潜力，可在实际工程中进行应用探索。

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