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深度学习在多时相大棚提取应用研究
被引量：
9
1
作者
宋廷强
张信耶
+4 位作者
李继旭
范海生
孙媛媛
宗达
刘童心
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第24期242-248,共7页
蔬菜大棚对于农业生产具有重要意义。受季节和环境影响,其在遥感影像上不同时期呈现不同形态,仅通过单时相特征提取精度不能满足要求。近几年,深度学习被证明适合遥感数据的分类,为实现深度学习在农业遥感上的有效应用,提出了一种改进...
蔬菜大棚对于农业生产具有重要意义。受季节和环境影响,其在遥感影像上不同时期呈现不同形态,仅通过单时相特征提取精度不能满足要求。近几年,深度学习被证明适合遥感数据的分类,为实现深度学习在农业遥感上的有效应用,提出了一种改进的多时相语义分割模型(Multi-temporal Spatial Segmentation Network,MSSN)用于蔬菜大棚提取。提出基于补丁长短时记忆网络(Patch-LSTM),该网络充分利用图像的空间和时序信息。采用带空洞卷积的空间金字塔池化(ASSP)解决网络对尺度敏感问题。进一步添加跳连层(Skip-layer)和反卷积层提升特征图的还原能力。选择山东高密GF-2遥感影像进行实验。结果表明,该分割模型在测试集上有0.95的Precision、0.92的F1 score以及0.93的前景IoU(Intersection Over Union),可以实现高精度的蔬菜大棚提取,为深度学习在农业遥感的应用提供新的方法。
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关键词
农业遥感
蔬菜大棚
多时相
基于补丁长短时记忆网络
语义分割模型
卷积神经网络
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职称材料
题名
深度学习在多时相大棚提取应用研究
被引量：
9
1
作者
宋廷强
张信耶
李继旭
范海生
孙媛媛
宗达
刘童心
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
广州欧比特人工智能研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第24期242-248,共7页
基金
2019年度山东省重点研发计划(公益类专项)项目(No.2019GGX101047)。
文摘
蔬菜大棚对于农业生产具有重要意义。受季节和环境影响,其在遥感影像上不同时期呈现不同形态,仅通过单时相特征提取精度不能满足要求。近几年,深度学习被证明适合遥感数据的分类,为实现深度学习在农业遥感上的有效应用,提出了一种改进的多时相语义分割模型(Multi-temporal Spatial Segmentation Network,MSSN)用于蔬菜大棚提取。提出基于补丁长短时记忆网络(Patch-LSTM),该网络充分利用图像的空间和时序信息。采用带空洞卷积的空间金字塔池化(ASSP)解决网络对尺度敏感问题。进一步添加跳连层(Skip-layer)和反卷积层提升特征图的还原能力。选择山东高密GF-2遥感影像进行实验。结果表明,该分割模型在测试集上有0.95的Precision、0.92的F1 score以及0.93的前景IoU(Intersection Over Union),可以实现高精度的蔬菜大棚提取,为深度学习在农业遥感的应用提供新的方法。
关键词
农业遥感
蔬菜大棚
多时相
基于补丁长短时记忆网络
语义分割模型
卷积神经网络
Keywords
agricultural remote sensing
greenhouses
multi-temporal
Patch-LSTM
semantic segmentation model
Convolutional Neural Network(CNN)
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在多时相大棚提取应用研究
宋廷强
张信耶
李继旭
范海生
孙媛媛
宗达
刘童心
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
9
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