文献类型： 中文期刊
作者： 马海荣 1 ; 沈祥成 1 ; 罗治情 1 ; 陈娉婷 1 ; 郑明雪 1 ; 官波 1 ;
作者机构： 1.湖北省农业科学院农业经济技术研究所/湖北省农业科技创新中心农业经济技术研究分中心/湖北省乡村振兴研究院
关键词： Psi-Net深度学习网络;高空间分辨率;耕地地块;遥感影像
期刊名称： 湖北农业科学
ISSN： 0439-8114
年卷期： 2024 年 63 卷 011 期
页码： 197-202
收录情况： 北大核心
摘要： 将语义分割和边缘检测深度学习网络结合，构建Psi-Net深度学习网络。结果表明，Psi-Net深度学习网络能有效识别耕地，绝大部分耕地被有效提取出来，正确率（Accuracy）为96.3%，生产精度（PA）为98.1%，用户精度（UA）为97.1%。Psi-Net深度学习网络在耕地地块边界识别时有了耕地范围的限定，减少对非耕地地块边界的识别，完备性为74.3%，正确性为80.2%，质量为62.8%。Psi-Net深度学习网络可以有效识别面状耕地范围，并且在耕地范围的限制下，提取的地块尺度耕地边界均落在耕地范围内，不会对耕地外的地块边界进行识别，有效减少了似地块边界提取噪声的影响。
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[1]基于深度学习的遥感影像耕地地块边界提取应用. 马海荣. 2023
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