【摘 要】
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针对尾矿库位置及边界难准确提取问题，在传统实例分割网络基础上，提出一个具有多任务分支结构的实例分割网络（Multi-Task-Branch Network, MTBNet）,并利用国产GF-1数据进行唐山地区的尾矿库提取试验。结果表明，召回率为95.8%时，尾矿库的检测准确率可达78.8%。新方法进一步优化了尾矿库目标框和轮廓质量，增强了模型的特征学习能力，有效提升了尾矿库的实例分割精度，可为唐山
【机 构】
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中国科学院空天信息创新研究院航空遥感中心
【基金项目】
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中国科学院A类战略性先导科技专项（XDA23100304）； 国家重点研发计划项目（2016YFB0500304）；
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针对尾矿库位置及边界难准确提取问题，在传统实例分割网络基础上，提出一个具有多任务分支结构的实例分割网络（Multi-Task-Branch Network, MTBNet）,并利用国产GF-1数据进行唐山地区的尾矿库提取试验。结果表明，召回率为95.8%时，尾矿库的检测准确率可达78.8%。新方法进一步优化了尾矿库目标框和轮廓质量，增强了模型的特征学习能力，有效提升了尾矿库的实例分割精度，可为唐山地区尾矿库动态监测作支撑，辅助尾矿库开采或生态保护。
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