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基于Sentinel-2影像的淡水养殖水生动物类型识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 金晶 1 ; 毛星 1 ; 张欣 1 ; 刘杨 1 ; 陆学文 1 ; 任妮 1 ;

作者机构： 1.江苏省农业科学院信息中心

关键词： 淡水养殖池塘;Sentinel-2遥感影像;卷积神经网络;随机森林;SE-Unet

期刊名称： 河南农业科学

ISSN： 1004-3268

年卷期： 2022 年 51 卷 004 期

页码： 160-170

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了利用遥感影像实现内陆淡水养殖空间分布的快速提取,以江苏省宜兴市为研究区域,基于Sentinel-2卫星影像数据,提出了一种结合卷积神经网络和随机森林算法的内陆淡水养殖池塘水产类型的识别方法.该方法以深度学习为基础,构建卷积神经网络模型进行养殖池塘语义分割,进而分析养殖区域斑块的归一化植被指数和归一化水体指数,最后采用随机森林算法区分养殖池塘的水产类型.结果表明,宜兴市2021年淡水养殖池塘面积为121.25 km2,其中蟹塘面积74.48 km2,鱼塘面积46.77 km2,识别总体精度为88.33%,kappa系数为0.824 3.

  • 相关文献

[1]一种边缘辅助的卫星影像云修复卷积神经网络. 张雨姝,戴佩玉. 2024

[2]基于卷积神经网络的水稻虫害识别. 梁万杰,曹宏鑫. 2017

[3]基于MS-PLNet和高光谱图像的绿豆叶斑病病级分类. 余骥远,高尚兵,李洁,陈新,李士丛,张浩淼,袁星星,唐琪. 2023

[4]基于改进坐标注意力和U-Net神经网络的淡水养殖区提取. 张欣,戴佩玉,李卫国,任妮,毛星. 2023

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