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基于GRU-Segformer模型的东北地区农作物智能化分类研究
1
作者
钟云飞
钟易辰
+1 位作者
刘建祥
张乃祥
《江西农业》
2025年第7期90-92,共3页
东北地区作为我国重要粮仓,其粮食作物覆盖类型的空间分布特征对于调整供需、制定种植策略具有重要参考价值。机器学习与深度学习是目前遥感影像智能化分类的两种主要方法。其中,深度学习需要大量的标注数据,这使得数据获取成本高昂。...
东北地区作为我国重要粮仓,其粮食作物覆盖类型的空间分布特征对于调整供需、制定种植策略具有重要参考价值。机器学习与深度学习是目前遥感影像智能化分类的两种主要方法。其中,深度学习需要大量的标注数据,这使得数据获取成本高昂。技术上,单时相影像在多类分类中易引发异物同谱问题,影响最终精度。针对上述数据量和精度等方面存在的问题,提出一种融合SLIC数据增强与改进的GRUSegformer时序语义分割模型的半监督深度学习方法,用于东北地区农作物的智能化分类。研究结果表明,GRU-Segformer时序语义分割模型精度较高,辽宁省、吉林省、黑龙江省的分类精度分别为93.74%、95.12%、92.50%。该模型在有限数据量条件下,具有良好的泛化能力和鲁棒性。同时,该方法有效利用了多时相影像,降低了异物同谱比例,从而提高了分类精度。研究可为不同领域的农作物识别提供参考。
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关键词
作物分类
遥感解译
数据增强
多时相影像
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题名
基于GRU-Segformer模型的东北地区农作物智能化分类研究
1
作者
钟云飞
钟易辰
刘建祥
张乃祥
机构
松辽水利委员会松辽流域水土保持监测中心站
东北师范大学附属中学明珠校区
松辽水利委员会察尔森水库管理局
苏州中科天启遥感科技有限公司
出处
《江西农业》
2025年第7期90-92,共3页
文摘
东北地区作为我国重要粮仓,其粮食作物覆盖类型的空间分布特征对于调整供需、制定种植策略具有重要参考价值。机器学习与深度学习是目前遥感影像智能化分类的两种主要方法。其中,深度学习需要大量的标注数据,这使得数据获取成本高昂。技术上,单时相影像在多类分类中易引发异物同谱问题,影响最终精度。针对上述数据量和精度等方面存在的问题,提出一种融合SLIC数据增强与改进的GRUSegformer时序语义分割模型的半监督深度学习方法,用于东北地区农作物的智能化分类。研究结果表明,GRU-Segformer时序语义分割模型精度较高,辽宁省、吉林省、黑龙江省的分类精度分别为93.74%、95.12%、92.50%。该模型在有限数据量条件下,具有良好的泛化能力和鲁棒性。同时,该方法有效利用了多时相影像,降低了异物同谱比例,从而提高了分类精度。研究可为不同领域的农作物识别提供参考。
关键词
作物分类
遥感解译
数据增强
多时相影像
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于GRU-Segformer模型的东北地区农作物智能化分类研究
钟云飞
钟易辰
刘建祥
张乃祥
《江西农业》
2025
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