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基于高分2号影像的道路材质信息提取方法: 收藏
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引用; 《华北理工大学学报（自然科学版）》2023年第2期45卷 14-25页; 作者：范宪创韩婷婷欧阳亚丽孙士凯王杰华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210 中水北方勘测设计研究有限责任公司天津300222 北京景山学校曹妃甸分校河北唐山063209 中交信息技术国家工程实验室有限公司北京100028 山东正元冶达环境科技有限公司山东济南250000; 道路信息的准确获取对于城市未来规划具有重要意义,为解决道路基本信息获取时效性低、准确性不高的现实问题,选用曹妃甸工业区作为试验区,提出一种基于GF-2影像定制规则的面向对象道路材质信息提取、分类方法,实现了对沥青路、水泥路、...; 道路信息的准确获取对于城市未来规划具有重要意义,为解决道路基本信息获取时效性低、准确性不高的现实问题,选用曹妃甸工业区作为试验区,提出一种基于GF-2影像定制规则的面向对象道路材质信息提取、分类方法,实现了对沥青路、水泥路、土路、铁路等不同材质道路信息的分类、提取。结果表明,基于GF-2影像定制规则的面向对象分类方法提取道路材质信息总体精度可以达到92.27%,Kappa系数达到0.85,提取精度较高。表明,基于GF-2影像定制规则的面向对象道路材质信息提取方法可满足道路信息高精度、高时效性的提取需求,可为各部门道路信息核查、道路养护、道路建设提供一种全新的方式。; 来源：详细信息评论

美国电台广告经营分析: 收藏
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引用; 《现代传播（中国传媒大学学报）》2001年第2期26卷 95-95页; 来源：详细信息评论

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