【摘 要】
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棉花是我国最重要的经济作物之一,其快速准确的提取是有效管理棉田信息的关键。针对高分辨率遥感影像获取不易,数据常有缺失,作物生长期遥感影像利用不充分的问题。本文基于深度学习方法,使用棉花生长周期内4月至10月的遥感卫星影像,探究遥感影像单个时相及其时相组合的数据对棉花提取的影响。通过Deeplabv3+模型对研究区各个时相的遥感影像的棉花分别进行提取,并使用分段函数评估模型对提取效果进行快速比较,按
【机 构】
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石河子大学信息科学与技术学院/兵团空间信息工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB0504203）；
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棉花是我国最重要的经济作物之一,其快速准确的提取是有效管理棉田信息的关键。针对高分辨率遥感影像获取不易,数据常有缺失,作物生长期遥感影像利用不充分的问题。本文基于深度学习方法,使用棉花生长周期内4月至10月的遥感卫星影像,探究遥感影像单个时相及其时相组合的数据对棉花提取的影响。通过Deeplabv3+模型对研究区各个时相的遥感影像的棉花分别进行提取,并使用分段函数评估模型对提取效果进行快速比较,按此结果排列出适合棉花提取的单时相遥感影像,依次加入到Deeplabv3+模型中,得到该模型下的遥感影像棉花提取结果最优时相组合为6月、7月、8月和10月,该组合下棉花提取准率Precision、Recall、F1指数、IoU指数分别为0.93、0.93、0.94、0.87,同时,并基于该结果与SegNet,U-Net两种模型相比,准确度分别高出18%和8%,能够明显减少与非棉花耕地的错分情况,对棉田的边缘恢复较好,该结果可以在棉花遥感数据不足及快速提取时提供参考。
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