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基于迁移学习的GOCI超分辨率重建与海洋漂浮藻类探测
1
作者
朱红春
朱国灿
+4 位作者
李金宇
张怡宁
芦智伟
杨延瑞
刘海英
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期40-48,共9页
遥感技术是进行海洋漂浮藻类目标识别与变化监测的重要手段。GOCI遥感卫星影像具有高时间分辨率、低空间分辨率的特点,其低空间分辨率影响了海洋漂浮藻类遥感探测的效果。本研究通过对具有较高空间分辨率的Sentinel-2遥感卫星影像结构...
遥感技术是进行海洋漂浮藻类目标识别与变化监测的重要手段。GOCI遥感卫星影像具有高时间分辨率、低空间分辨率的特点,其低空间分辨率影响了海洋漂浮藻类遥感探测的效果。本研究通过对具有较高空间分辨率的Sentinel-2遥感卫星影像结构特征的迁移学习,应用ESRGAN超分辨率重建技术,将GOCI影像的空间分辨率提升至125 m;在此基础上,构建了基于超分辨率重建GOCI遥感影像的U-Net深度学习语义分割网络,实现了海洋漂浮藻类的较高精度探测。实验结果表明:超分辨率重建的GOCI影像显著提升了影像的空间细节清晰度,基于此实现的海洋漂浮藻类探测结果取得了较高的精度,其中面积相对误差下降了51.87%,F1值提高了2.41%。本研究是应用GOCI遥感影像进行海洋漂浮藻类高精度探测的一次成功实践,为实现海洋目标的动态精细化监测提供有益的参考。
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关键词
GOCI影像
数据融合
超分辨率重建
海洋漂浮藻探测
深度学习
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职称材料
题名
基于迁移学习的GOCI超分辨率重建与海洋漂浮藻类探测
1
作者
朱红春
朱国灿
李金宇
张怡宁
芦智伟
杨延瑞
刘海英
机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
山东省海洋工程咨询协会
山东科技大学计算机科学与工程学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期40-48,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41971339)
山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2019TDJH103)。
文摘
遥感技术是进行海洋漂浮藻类目标识别与变化监测的重要手段。GOCI遥感卫星影像具有高时间分辨率、低空间分辨率的特点,其低空间分辨率影响了海洋漂浮藻类遥感探测的效果。本研究通过对具有较高空间分辨率的Sentinel-2遥感卫星影像结构特征的迁移学习,应用ESRGAN超分辨率重建技术,将GOCI影像的空间分辨率提升至125 m;在此基础上,构建了基于超分辨率重建GOCI遥感影像的U-Net深度学习语义分割网络,实现了海洋漂浮藻类的较高精度探测。实验结果表明:超分辨率重建的GOCI影像显著提升了影像的空间细节清晰度,基于此实现的海洋漂浮藻类探测结果取得了较高的精度,其中面积相对误差下降了51.87%,F1值提高了2.41%。本研究是应用GOCI遥感影像进行海洋漂浮藻类高精度探测的一次成功实践,为实现海洋目标的动态精细化监测提供有益的参考。
关键词
GOCI影像
数据融合
超分辨率重建
海洋漂浮藻探测
深度学习
Keywords
GOCI image
data fusion
super-resolution reconstruction
marine floating algae detection
deep learning
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
X55 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迁移学习的GOCI超分辨率重建与海洋漂浮藻类探测
朱红春
朱国灿
李金宇
张怡宁
芦智伟
杨延瑞
刘海英
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
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