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摘要
国产高分卫星分辨率的不断提高，使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比，深度学习技术的快速发展，使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而，由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡，城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上，利用OSM面状道路数据及城市边界数据，结合植被指数和水体指数，借助空间图层叠加，使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。
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