基于样本与识别算法差异的耕地地块遥感识别结果分析
文献类型: 中文期刊
第一作者: 马瑜蔓
作者: 马瑜蔓;归晓谦;王淇锋;汪彩华;余强毅;吴文斌;陆苗;宋茜
作者机构:
关键词: 耕地;地块识别;样本;识别算法;识别精度
期刊名称: 中国农业信息
ISSN: 1672-0423
年卷期: 2024 年 36 卷 005 期
页码: 55-66
摘要: 【目的 】耕地地块是农业生产与经营管理的基本单元。及时准确地获取耕地地块信息对农业资源监管、耕地利用监测等具有重要意义。【方法 】文章基于2021—2022年“MAP杯”大赛地块提取结果,采用地面真实样本,对26个地块识别项目结果分别计算混淆矩阵,验证耕地地块遥感提取精度,并从耕地地块识别训练样本获取、地块识别算法模型和识别精度差异3个视角,分析了耕地地块识别技术框架应用潜力和效果。同时,对同一研究区的各识别任务结果进行空间叠加分析和一致性评价,评估不同样本与识别算法组合方式对耕地地块识别结果影响。【结果 】人工标注样本输入深度学习算法进行耕地地块识别是最主流的方式;边缘提取和语义分割结合的识别策略,应用人工标注样本进行训练获得的耕地地块精度普遍较高。【结论 】使用人工标注和样本迁移相结合的方法可以提高采样效率,同时保证较高的准确性。针对地块破碎,景观异质性高等区域,应构建能有效利用上下文信息的识别模块;针对地块边界不清晰的场景,在边缘提取网络中融入边界增强模块,能够充分发挥高分卫星数据的空间和时间优势,提高地块提取精度,这将成为未来研究的重点发展方向。
分类号: S127
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