基于全连接神经网络的基础测绘实体分类方法

摘要

由于基础测绘实体包含建筑物、道路、植被、水系等多种类型,因此在分类时需采集的数据较多。为了达到理想的分类效果,本文提出基于全连接神经网络的基础测绘实体分类方法。首先,通过基础测绘实体采集融合多源数据,实现不同层次地理实体的数据集成;其次,基于全连接神经网络检测实体影像边缘,将边缘构成特征线,划分不同类型实体特征;再次,分割实体结构提取特征,使属性相同的点从属于相同的实体结构;最后,建立基础测绘实体分类模型,定义各类别语义准则,输出分类结果。试验结果表明,本文所提方法具有较好的分割效果,能提取可区分度较低的特征,在基础测绘实体分类中优势明显,具有一定的可行性。