基于高分辨率遥感影像，采用全卷积神经网络（FCN）实现对河南省露天矿山开采、废弃物堆放、工业广场、尾矿库、恢复治理、中转场地等监管目标的自动提取。通过已有矿区影像及其解译数据制作样本标签，利用数据增强等技术扩充样本集，同时结合VGG迁移学习与空洞卷积技术提升露天矿山监管目标识别准确率。测试数据集识别精度可达到85%左右，提高了目标识别能力，在地物类别及其边界范围的识别方面取得了优异成果，可为露天矿山监管提供技术支撑。
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