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基于边缘感知DeepLabV3+模型的耕地系统生境类型识别方法
1
作者
边振兴
姚舒译
+2 位作者
刘晓雨
王楚翘
刘佳玥
《农业工程学报》
北大核心
2025年第18期280-290,共11页
针对耕地系统生境分类标准缺失、类型覆盖不全,以及现有模型难以协同语义与边缘特征导致多尺度生境(大尺度田块与微型生境)分割精度低、边界模糊等问题,该研究拟构建包含15类耕地系统生境的类别完备、标注精细的超高分辨率遥感影像数据...
针对耕地系统生境分类标准缺失、类型覆盖不全,以及现有模型难以协同语义与边缘特征导致多尺度生境(大尺度田块与微型生境)分割精度低、边界模糊等问题,该研究拟构建包含15类耕地系统生境的类别完备、标注精细的超高分辨率遥感影像数据集,提出边缘感知DeepLabV3+模型。该模型编码器使用分层可变形卷积,保证精度同时减少88.85%训练参数量;解码器集成多尺度特征与双模态边缘感知以实现细节语义特征融合,引入混合损失函数和分层差异化学习率进行优化。基于此数据集的试验表明,该模型平均交并比和准确率达到66.55%和80.31%,较基准网络提升9.74%和4.05%。消融试验验证了双模态边缘感知具有互补性,使田埂等微型生境交并比提升6.99%~36.56%。该研究构建了基于边缘感知语义分割的耕地系统生境识别方法,以较低成本实现米级精度识别,为精细化耕地生境监测提供有效技术支撑。
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关键词
边缘感知
DeepLabV3+
超高分辨率遥感影像
耕地系统生境数据集
多尺度特征融合
语义分割
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职称材料
题名
基于边缘感知DeepLabV3+模型的耕地系统生境类型识别方法
1
作者
边振兴
姚舒译
刘晓雨
王楚翘
刘佳玥
机构
沈阳农业大学土地与环境学院
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第18期280-290,共11页
基金
国家自然科学基金项目(32371656)。
文摘
针对耕地系统生境分类标准缺失、类型覆盖不全,以及现有模型难以协同语义与边缘特征导致多尺度生境(大尺度田块与微型生境)分割精度低、边界模糊等问题,该研究拟构建包含15类耕地系统生境的类别完备、标注精细的超高分辨率遥感影像数据集,提出边缘感知DeepLabV3+模型。该模型编码器使用分层可变形卷积,保证精度同时减少88.85%训练参数量;解码器集成多尺度特征与双模态边缘感知以实现细节语义特征融合,引入混合损失函数和分层差异化学习率进行优化。基于此数据集的试验表明,该模型平均交并比和准确率达到66.55%和80.31%,较基准网络提升9.74%和4.05%。消融试验验证了双模态边缘感知具有互补性,使田埂等微型生境交并比提升6.99%~36.56%。该研究构建了基于边缘感知语义分割的耕地系统生境识别方法,以较低成本实现米级精度识别,为精细化耕地生境监测提供有效技术支撑。
关键词
边缘感知
DeepLabV3+
超高分辨率遥感影像
耕地系统生境数据集
多尺度特征融合
语义分割
Keywords
edge perception
DeepLabV3+
ultra-high-resolution remote sensing images
cultivated land system habitat dataset
multi-scale feature fusion
semantic segmentation
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于边缘感知DeepLabV3+模型的耕地系统生境类型识别方法
边振兴
姚舒译
刘晓雨
王楚翘
刘佳玥
《农业工程学报》
北大核心
2025
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