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题名U-net模型在高分辨率遥感影像水体提取中的应用
被引量：24
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作者
王宁
程家骅
张寒野
曹红杰
刘军
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机构
北京合众思壮科技股份有限公司
中国水产科学研究院东海水产研究所
北斗导航位置服务(北京)有限公司
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第1期35-42,共8页
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基金
国家重点研发计划项目“全球位置信息叠加协议与位置服务网技术”(编号:2017YFB0503700)
北京市博士后工作经费资助项目“基于深度学习的高分辨率遥感影像养殖水体提取技术研究”(编号:2018-ZZ-036)
+1 种基金
青海省重大科技专项项目“海北州高寒草地生态畜牧业大数据管理平台与关键技术集成示范”(编号:2017-NK-A4)
农财专项-农业农村资源等监测统计经费项目(2017)共同资助。
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文摘
选择安徽省巢湖流域为研究区,采用U-net模型和随机森林模型,对高分一号(GF-1)高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并对比分析了2种模型的水体提取结果和效率。结果表明:①对于大面积水体,2种模型的水体提取结果均具有较高的精度;②对于小面积水体,随机森林模型水体提取结果存在较多细碎图斑,U-net模型水体提取结果和人工目视解译结果更加符合;③对于遥感影像中城市建筑物阴影和山体阴影,U-net模型能较好地消除阴影影响,正确提取水体,而随机森林模型存在较多将阴影误分为水体的现象;④总体来看,在复杂地表覆盖类型条件下,U-net模型提取水体的总体精度为98. 69%,Kappa系数为0. 95,均高于随机森林模型,在2种模型漏分误差相当的情况下,U-net模型错分误差远小于随机森林模型。U-net模型避免了人工提取分类特征的过程,自动化程度更高,训练效率较高,适用于遥感影像中水体高精度提取。
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关键词
GF-1
U-net模型
随机森林
水体提取
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Keywords
GF-1
U-net
random forest
water extraction
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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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题名基于空间信息的水产养殖信息管理平台的设计与实现
被引量：9
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作者
谢奎
程家骅
刘军
肖计划
傅雪军
张寒野
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机构
中国水产科学研究院东海水产研究所农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室
上海海洋大学海洋科学学院
北斗导航位置服务(北京)有限公司
江西省水产技术推广站
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出处
《海洋渔业》
CSCD
北大核心
2019年第2期234-241,共8页
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基金
农财专项-农业农村资源等监测统计(2016)
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文摘
为了更好地提高水产养殖信息化与可视化管理水平,加强对水产养殖区域的动态监测,以国产高分一号遥感影像为数据源进行全国范围内养殖水域的提取,并结合WebGIS技术建立了一个集生产、经营、管理于一体的全国性、综合性水产养殖信息管理平台。该平台主要面向水产养殖从业人员及渔业行政管理部门,综合使用OpenLayers、JavaScript、Geoserver以及PostgreSQL数据库进行系统设计与开发,采用目前主流的B/S(浏览器/服务器)的3层分布式框架结构,主要实现了水体资源管理、养殖生产管理以及市场信息管理等功能。该系统在一定程度上满足了水产养殖从业人员及渔业行政管理部门对养殖过程进行动态与可视化管理、准确掌握水产养殖数据的需要,提高了水产养殖的信息化水平,并可扩展到对大范围的水产养殖区域进行实时动态监测。
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关键词
高分一号
WEBGIS
水产养殖
OPENLAYERS
GEOSERVER
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Keywords
GF-1
WebGIS
aquaculture
OpenLayers
Geoserver
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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