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基于DeepLabV3+结合无人机影像进行沉水植物盖度调查
1
作者
王飞
普运伟
+3 位作者
郭艳英
刘昱岑
李亚华
胡翀
《城市勘测》
2025年第1期14-20,共7页
为解决传统沉水植物盖度调查中采用人工实地调查效率低的问题,基于DeepLabV3+结合高分辨率无人机影像对滇池外海的沉水植物进行识别分割,并结合人工目视解译和现场调查对模型分割结果进行精度评价,在此基础上统计得到滇池外海沉水植物...
为解决传统沉水植物盖度调查中采用人工实地调查效率低的问题,基于DeepLabV3+结合高分辨率无人机影像对滇池外海的沉水植物进行识别分割,并结合人工目视解译和现场调查对模型分割结果进行精度评价,在此基础上统计得到滇池外海沉水植物的面积和盖度。实验结果表明,该方法能够快速、准确地获取目标区域内的沉水植物面积和盖度,其准确率达95.2%,可显著提高沉水植物盖度调查效率,可为滇池的保护治理提供重要支持。
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关键词
深度学习
DeepLabV3+
沉水植物
盖度
无人机影像
滇池
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职称材料
题名
基于DeepLabV3+结合无人机影像进行沉水植物盖度调查
1
作者
王飞
普运伟
郭艳英
刘昱岑
李亚华
胡翀
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学计算中心
昆明市滇池高原湖泊研究院
昆明理工大学国土资源工程学院
云南喻宁科技有限公司
昆明市测绘研究院
出处
《城市勘测》
2025年第1期14-20,共7页
基金
云南省科技厅科技计划项目:基于AI的高原湖泊生态系统关键种群智能感知技术研发及示范(202202AH210006)。
文摘
为解决传统沉水植物盖度调查中采用人工实地调查效率低的问题,基于DeepLabV3+结合高分辨率无人机影像对滇池外海的沉水植物进行识别分割,并结合人工目视解译和现场调查对模型分割结果进行精度评价,在此基础上统计得到滇池外海沉水植物的面积和盖度。实验结果表明,该方法能够快速、准确地获取目标区域内的沉水植物面积和盖度,其准确率达95.2%,可显著提高沉水植物盖度调查效率,可为滇池的保护治理提供重要支持。
关键词
深度学习
DeepLabV3+
沉水植物
盖度
无人机影像
滇池
Keywords
deep learning
DeepLabV3+
submerged aquatic plant
coverage
drone images
Lake Dianchi
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于DeepLabV3+结合无人机影像进行沉水植物盖度调查
王飞
普运伟
郭艳英
刘昱岑
李亚华
胡翀
《城市勘测》
2025
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