论文摘要
近年来,深度学习在图像处理和数据分析等方面取得了巨大的进展。针对传统遥感估计农作物种植面积统计方法时效性差、依赖人工操作经验、耗费人力资源等问题,以Sentinel-2卫星遥感影像为数据基础,提出了一种基于深度学习的农作物种植区域分类方法。实验以从背景中提取出花生种植区域为目标,首先对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后用人工目视解译的方法标注遥感影像中种植花生的区域,将标注后的图像输入到图像分割网络中进行训练,最后将测试图像输入到训练好的分割网络,获得测试结果:检测准确率为89.20%,检测召回率为79.22%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄云,唐林波,李震,龙腾
关键词: 农作物,分类,深度学习,遥感,农业监测
来源: 信号处理 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,农业科技
专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术
单位: 北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室,北京理工大学信息与电子学院
基金: 高等学校学科创新引智计划资助(B14010),“长江学者奖励计划”(T2012122)
分类号: TP751;S565.2
DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.04.012
页码: 617-622
总页数: 6
文件大小: 2053K
下载量: 408
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