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基于多光谱卫星影像的小麦种植分布遥感监测方法研究
1
作者
陈春晖
梁树能
李金超
《安徽农业科学》
2025年第9期196-202,共7页
基于Sentinel-2多光谱卫星数据对位于宿州市境内约440 km^(2)的试验区进行小麦种植分布遥感监测。通过建立NDVI时间序列,经S-G方法平滑后,利用U-Net模型进行小麦种植区域识别,并与光谱匹配法和人工神经网络法2种模型进行对比。结果显示,...
基于Sentinel-2多光谱卫星数据对位于宿州市境内约440 km^(2)的试验区进行小麦种植分布遥感监测。通过建立NDVI时间序列,经S-G方法平滑后,利用U-Net模型进行小麦种植区域识别,并与光谱匹配法和人工神经网络法2种模型进行对比。结果显示,3种模型分类准确性都达到80%的水平,U-Net模型漏判率最低,光谱匹配法误判率最低,总体精度U-Net模型达到83.15%,是同等条件下的最优方法。
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关键词
多光谱
归一化植被指数
U-Net模型
光谱匹配
人工神经网络
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题名
基于多光谱卫星影像的小麦种植分布遥感监测方法研究
1
作者
陈春晖
梁树能
李金超
机构
安徽省基础测绘信息中心/江淮耕地资源保护与生态修复重点实验室
自然
资源
部国土卫星遥感应用
中心
出处
《安徽农业科学》
2025年第9期196-202,共7页
基金
安徽省自然资源科技项目(2023-K-2)。
文摘
基于Sentinel-2多光谱卫星数据对位于宿州市境内约440 km^(2)的试验区进行小麦种植分布遥感监测。通过建立NDVI时间序列,经S-G方法平滑后,利用U-Net模型进行小麦种植区域识别,并与光谱匹配法和人工神经网络法2种模型进行对比。结果显示,3种模型分类准确性都达到80%的水平,U-Net模型漏判率最低,光谱匹配法误判率最低,总体精度U-Net模型达到83.15%,是同等条件下的最优方法。
关键词
多光谱
归一化植被指数
U-Net模型
光谱匹配
人工神经网络
Keywords
Multispectral
NDVI
U-Net
SAM
MLP
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多光谱卫星影像的小麦种植分布遥感监测方法研究
陈春晖
梁树能
李金超
《安徽农业科学》
2025
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