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基于改进U-Net网络模型的高分影像养殖池塘提取
被引量：
1
1
作者
陈行
夏丽华
+3 位作者
颜军
蒋晓旭
黄腾杰
邓剑文
《湖北农业科学》
2022年第20期166-171,共6页
针对养殖池塘提取难的问题,使用深度学习方法对高分辨率遥感影像中养殖池塘进行精细提取。研究基于0.5 m高分辨率遥感卫星影像,采用DenseNet网络结构作为U-Net网络模型的编码器,使用手工矢量化的养殖池塘样本对改进U-Net网络模型进行训...
针对养殖池塘提取难的问题,使用深度学习方法对高分辨率遥感影像中养殖池塘进行精细提取。研究基于0.5 m高分辨率遥感卫星影像,采用DenseNet网络结构作为U-Net网络模型的编码器,使用手工矢量化的养殖池塘样本对改进U-Net网络模型进行训练,并用训练后的网络模型对验证集影像中养殖池塘进行提取。结果表明,改进U-Net网络模型提取精确率、召回率、交并比分别达92.77%、92.21%、85.60%。与面向对象方法和D-LinkNet模型方法对比,改进U-Net网络模型效果最佳。该模型为养殖池塘精细提取提供了新的思路与方法,有利于推进渔业养殖资源确权调查及精细化管理。
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关键词
养殖池塘
深度学习
改进U-Net网络
高分辨率
精细提取
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题名
基于改进U-Net网络模型的高分影像养殖池塘提取
被引量：
1
1
作者
陈行
夏丽华
颜军
蒋晓旭
黄腾杰
邓剑文
机构
广州大学地理科学与遥感学院/广东省农村水环境面源污染综合治理工程技术研究中心
珠海欧比特宇航科技股份有限公司
出处
《湖北农业科学》
2022年第20期166-171,共6页
基金
广东省科技计划项目(2015A020216021)
广州大学重点产学研项目(2018)
珠海市创新创业团队项目(ZH0405-1900-01PWC)。
文摘
针对养殖池塘提取难的问题,使用深度学习方法对高分辨率遥感影像中养殖池塘进行精细提取。研究基于0.5 m高分辨率遥感卫星影像,采用DenseNet网络结构作为U-Net网络模型的编码器,使用手工矢量化的养殖池塘样本对改进U-Net网络模型进行训练,并用训练后的网络模型对验证集影像中养殖池塘进行提取。结果表明,改进U-Net网络模型提取精确率、召回率、交并比分别达92.77%、92.21%、85.60%。与面向对象方法和D-LinkNet模型方法对比,改进U-Net网络模型效果最佳。该模型为养殖池塘精细提取提供了新的思路与方法,有利于推进渔业养殖资源确权调查及精细化管理。
关键词
养殖池塘
深度学习
改进U-Net网络
高分辨率
精细提取
Keywords
aquaculture ponds
deep learning
the improved U-Net network
high-resolution remote sensing
fine extraction
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进U-Net网络模型的高分影像养殖池塘提取
陈行
夏丽华
颜军
蒋晓旭
黄腾杰
邓剑文
《湖北农业科学》
2022
1
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