对月表不同尺寸撞击坑的提取具有重要研究价值。目前针对直径1 km以下的撞击坑检测取得了理想的效果，但对于相对较大的撞击坑检测率有待进一步提升。本文提出了一种具有良好稳健性的撞击坑自动检测模型，基于LOLA发布的全月DEM数据生成了月表地形参数，采用面向对象的多层次分割方法并结合机器学习技术提取撞击坑，选取3个典型样区进行了试验分析。结果表明，对于直径范围在1～120 km内的撞击坑，召回率和精确率分别为86.5%和81.2%,具有良好的检测率。
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