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基于深度学习的高分遥感影像尾矿库提取

Extraction of tailings ponds based on deep learning from high-resolution remote sensing images

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【作者】 刘亮杨洋齐峰仲凤呈陈璐洁

【Author】 Liu Liang;Yang Yang;Qi Feng;Zhong Fengcheng;Chen Lujie;School of Geosciences and Technology,Southwest Petroleum University;Southwest Petr Univ,State Key Lab Oil Gas Reservoir Geol & Exploit;Southwest Petr Univ,Spatial Informat Technol & Big Data Min Res Ctr,Sch Earth Sci & Technol;Eastern Crude Oil Storage and Transportation Co.,LTD.;Sichuan Xinyang Anchuang Technol Co Ltd;China National Petroleum Corporation Qinghai Oilfield Branch Exploration and Development Research Institute;

【机构】 西南石油大学地球科学与技术学院西南石油大学油气藏地质与开发国家重点实验室西南石油大学空间信息技术与大数据挖掘研究所东方原油储运有限公司四川省新阳安创科技有限公司中国石油天然气集团公司青海油田分公司勘探开发研究院

【摘要】 尾矿库检测和边界提取对于尾矿库的数字化管理和监测非常重要。利用改进U-Net模型进一步对目标区域准确地提取尾矿库,框架的整体精度达到98.12%。该方法能够从大面积高空间分辨率遥感影像中高精度、高速度地提取各种尾矿库,有效减少了尾矿库数字化管理的人力和财力成本,为政府部门快速获取尾矿库边界信息提供一定的参考。

【Abstract】 Tailings pond detection and boundary extraction are important for the digital management and monitoring of tailings ponds. The tailings reservoir was further extracted accurately for the target area using the improved U-Net model,and the overall accuracy of the framework reached 98.12%. This method can extract various tailings ponds with high accuracy and speed from large area high spatial resolution remote sensing images,which effectively reduces the human and financial cost of tailings pond digital management and provides some reference for government departments to obtain tailings pond boundary information quickly.

【基金】 国家管网集团有限公司东部原油储运技术开发项目(无人机视角下的潜在管道威胁事件识别)(GWHT20220021074)
  • 【文献出处】 石化技术 ,Petrochemical Industry Technology , 编辑部邮箱 ,2023年03期
  • 【分类号】TD926.4;TP751;TP18
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