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基于WorldView-2影像和语义分割模型的小麦分类提取

文献类型： 中文期刊

作者： 董秀春 1 ; 刘忠友 1 ; 蒋怡 1 ; 郭涛 1 ; 李宗南 1 ;

作者机构： 1.四川省农业科学院遥感与数字农业研究所

关键词： 高分辨率影像;U-net;DeepLabv3+;小麦;信息提取

期刊名称： 遥感技术与应用

ISSN： 1004-0323

年卷期： 2022 年 003 期

页码： 564-570

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为使用高分辨率遥感影像和深度学习语义分割模型实现快速准确的小麦种植空间信息提取，以WorldView-2遥感影像为数据源，制作尺度分别为128×128、256×256、512×512的样本数据集，对U-net和DeepLab3+语义分割模型的参数进行训练，建立小麦遥感分类模型；通过与极大似然和随机森林方法比较，检验深度学习分类效果。结果显示：（1）不同尺度样本训练得到的模型总体精度、Kappa系数分别在94%和0.82以上，模型精度稳定，样本尺度大小对小麦分类提取模型影响较小；（2）深度学习方法的小麦分类总精度和Kappa系数分别在94%和0.89以上，极大似然和随机森林则在92%和0.85以下，表明该研究建立的小麦遥感分类模型优于传统分类方法。研究结果可为高分辨率遥感影像作物种植信息的深度学习方法提取提供参考。

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