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基于PyTorch深度学习框架的武汉市森林资源变化监测模型研究
被引量：
1
1
作者
邓春成
孙巧峰
+3 位作者
唐星
李艳丽
卢秉俊
陶章思
《中南林业调查规划》
2025年第1期45-49,共5页
基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%...
基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%,召回率达88.5%,且随着样本数量的增加和影像质量的提升,基于深度学习框架的变化识别提取准确率和召回率也得到了提升。构建的武汉市森林资源变化监测模型可应用于森林资源变化识别,能够为森林资源监测监管提供疑似变化图斑,及时准确地发现森林违法活动、林业灾害等信息,具有较大的实际应用价值和潜力。
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关键词
深度学习
遥感影像
森林资源
变化监测模型
PyTorch
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题名
基于PyTorch深度学习框架的武汉市森林资源变化监测模型研究
被引量：
1
1
作者
邓春成
孙巧峰
唐星
李艳丽
卢秉俊
陶章思
机构
武汉市森林防火监测预警中心
北京地林伟业科技股份有限公司
出处
《中南林业调查规划》
2025年第1期45-49,共5页
基金
武汉市园林和林业局科技计划项目“基于遥感+AI森林资源变化监测模型研究”(No.WHGF2023A08)。
文摘
基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%,召回率达88.5%,且随着样本数量的增加和影像质量的提升,基于深度学习框架的变化识别提取准确率和召回率也得到了提升。构建的武汉市森林资源变化监测模型可应用于森林资源变化识别,能够为森林资源监测监管提供疑似变化图斑,及时准确地发现森林违法活动、林业灾害等信息,具有较大的实际应用价值和潜力。
关键词
深度学习
遥感影像
森林资源
变化监测模型
PyTorch
Keywords
deep learning
remote sensing images
forest resources
change detection model
PyTorch
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于PyTorch深度学习框架的武汉市森林资源变化监测模型研究
邓春成
孙巧峰
唐星
李艳丽
卢秉俊
陶章思
《中南林业调查规划》
2025
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