《表2 城市地理国情遥感影像样例库》

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《基于深度学习的城市地理国情地表覆盖分类研究》

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目前常态化开展的地理国情监测，为每年获取高分辨遥感影像和矢量数据提供了数据支撑。高分辨遥感影像具有丰富细节信息，可以真实地反映地表现状[10]，地理国情矢量数据具有“所见即所得”的特点，客观真实地反映了地表现状。我国地域广阔，不同地区的地表差异较大，城市地区一般社会经济发达，地表更新频率快，影像自动分类解译应用需求更为广泛。基于此，本文构建了城市地理国情遥感影像样例库。如图1所示。按照实际应用需要和分类精度情况，固定样例尺寸为400×400像素，整合地理国情地表覆盖分类标准，将样本分类为7大类，分别是房屋建筑区、人工堆掘地、水体、种植土地、林地、道路和构筑物，具体见表2。