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基于FDCNN卷积神经网络的铁路用地变化监测智能识别方法研究

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摘要摘要：本文研究了一种基于全卷积神经网络（FDCNN）的铁路用地变化监测智能识别方法。针对城市化进程中铁路用地变化对城市规划、交通管理和环境保护的重要性，本文提出了一种自动化和高精度的监测手段。通过构建高分辨率遥感图像数据集，利用FDCNN模型强大的特征提取和像素级预测能力，自动识别铁路用地的变化情况。文章详细介绍了FDCNN模型的设计、训练过程和优化策略，以及模型在铁路用地变化监测中的应用前景和潜在价值。

DOI 54yyy0ve94/8490028

作者尤晓东

机构地区陕西地建土地勘测规划设计院有限责任公司陕西西安 710075

出处《中国科技信息》 2024年10期

关键词全卷积神经网络铁路用地变化监测智能识别深度学习应用

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年07月23日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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