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数字地形模型中人工景观结构的语义分割( SEMANTIC SEGMENTATION OF MANMADE LANDSCAPE STRUCTURES IN DIGITAL TERRAIN MODELS )
B Kazimi F Thiemann M Sester
我们探讨了在数字地形模型(DTMS)中使用语义分割来检测考古遗址中的人工景观结构。在RGB图像中，DTM数据被存储和处理为深度为1的大矩阵，而不是深度为3的大矩阵。矩阵通常包含连续的实值信息，其上界不是固定的，如距参考面的距离或高度。这与包含0到255固定范围内的整数值的RGB图像不同。另外，RGB图像通常存储在较小的多维矩阵中，更适合作为神经网络的输入，而大的DTM则需要分解成较小的子矩阵才能被神经网络使用。因此，虽然RGB图像中像素的空间信息仅在单个图像中局部重要，但对于DTM数据，它们在用于神经网络的单个子矩阵中局部重要，并且相对于相邻子矩阵也全局重要。为了解决这两个差异，我们对每个输入矩阵进行最小最大归一化，并使用稍微修改的DeepLabv3+模型进行语义分割。我们表明，随着体系结构的改变和预处理，取得了更好的效果。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 更正:紧凑左手元原子的S-， C-和ku波段应用[应用程序。科学。， 7， (2017) (1071) [DOI: 10.3390/app7101071 .下载
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