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基于遥感图像的农作物干旱检测方法
1
作者
张江南
李吉龙
+3 位作者
王永杰
吕文羽
于瑷源
李文博
《青岛农业大学学报(自然科学版)》
2024年第4期295-300,共6页
针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信...
针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信息,减少信息损失,增强特征提取效果和农作物干旱边界的识别效果。使用该方法进行基于遥感图像的干旱检测,像素精度为91.05%,平均像素精度为76.19%,结果明显优于其他现有模型。
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关键词
遥感图像
编码-解码神经网络
农作物
干旱检测
多尺度注意力池化
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职称材料
题名
基于遥感图像的农作物干旱检测方法
1
作者
张江南
李吉龙
王永杰
吕文羽
于瑷源
李文博
机构
青岛农业大学网络信息管理处
济南浪潮数据技术有限公司
中国人民解放军
青岛农业大学理学与信息科学学院
出处
《青岛农业大学学报(自然科学版)》
2024年第4期295-300,共6页
基金
青岛农业大学农业物联网技术应用示范项目(QAU-2021003)
山东省科学技术厅农业科技成果视频库项目(2019FW037)。
文摘
针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信息,减少信息损失,增强特征提取效果和农作物干旱边界的识别效果。使用该方法进行基于遥感图像的干旱检测,像素精度为91.05%,平均像素精度为76.19%,结果明显优于其他现有模型。
关键词
遥感图像
编码-解码神经网络
农作物
干旱检测
多尺度注意力池化
Keywords
remote sensing images
coding-decoding neural network
crops
drought detection
multi-scale attention pooling
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遥感图像的农作物干旱检测方法
张江南
李吉龙
王永杰
吕文羽
于瑷源
李文博
《青岛农业大学学报(自然科学版)》
2024
0
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参考文献
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