A Comprehensive Evaluation of Approaches for Built-Up Area Extraction from Landsat OLI Images Using Massive Samples（landsat8建城區提取不同方法比較）
感覺主要是數據的創新，方法就是比較了傳統方法（RF,SVM,Adaboost）和CNN，輸入比較了單像素輸入和像素周圍3,5,7大小的範圍。也不是語義分割，最基本的CNN，單像素時還用的1*1的卷積
用的數據是landsat8作為檢測的圖，真值點用歐空局的2014年全球38m建城區數據為基準隨機生成，再利用OpenStreetMap, 和 MOD13Q1-NDVI來對生成的點進行校正。
數據的處理方面除了landsat8的原始波段，將1-7波段最近鄰法上采樣到15m分辨率，再計算了NDBI, IBI, EMBI，紋理特征，灰度共生矩陣，各種組合作為輸入比較。
由於不同特征數值範圍不同，先歸一化到0-1，再線性拉伸到0-255，一般都歸一化到0-1就好了
還有一點就是他的文獻綜述還不錯，比較了特征工程和特征學習，基於像素和基於patch，中分辨率建城區提取
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