基于U-Net的甘蔗提取方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 董秀春

作者： 董秀春;蒋怡;王思;李宗南;王昕

作者机构：

关键词： 遥感;卷积神经网络;信息提取;甘蔗

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2019 年 06 期

页码： 29-34

摘要： 【目的】基于深度学习的分类方法是使用高分辨率遥感影像快速提取作物种植空间信息的新方法。【方法】以云南省陇川县甘蔗种植园为研究区,收集空间分辨率为0.5 m的Google Earth开放影像进行数据预处理,建立样本数据集,构建U-Net神经网络模型,训练模型参数;使用U-Net模型提取甘蔗种植空间信息,通过地面样方数据验证甘蔗提取精度。【结果】(1)基于深度学习方法的甘蔗分类总体精度和Kappa系数分别为92.76%和0.848 0,面积总精度为94.41%;平坝区、丘陵区分类精度存在差异,总精度和Kappa系数分别为97.10%、0.922 1和88.42%、0.767 3;(2)受部分地物RGB影像特征与甘蔗相似的影响,分类结果存在错分现象。【结论】基于U-Net神经网络模型的方法可用于高分辨率影像的甘蔗提取,更准确的分类精度还有待进一步研究和验证。

分类号： S127`S566.1

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