基于GF-2卫星数据的日光温室智能识别应用实践

白冰; 卢闯; 罗玉柱; 彭秀媛

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基于GF-2卫星数据的日光温室智能识别应用实践

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针对辽宁省设施农业产业存在的日光温室数量和面积数据不精准问题,采用高分二号(GF-2)卫星数据,应用卷积神经网络方法进行温室识别应用研究。选取不同的尺寸标准将图像数据分割成碎片,分析截断率进而确定最优切片尺寸;将不同区域图像数据进行数据增强处理和颜色校准,降低图像数据和温室特征的复杂度;采用Segnet、Deeplab v3+、Unet 3个语义分割模型进行日光温室识别模型构建和模型融合研究,最后将识别后的切片数据应用闭操作完成识别结果的拼接,同时统计出温室的数量、面积、位置等信息。经初步分析模型识别效果较好,能够科学量化日光温室情况,从而为相关工作提供数据支撑。

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来源
《辽宁农业科学》 |2022年第3期|73-75|共3页
作者
白冰; 卢闯; 罗玉柱; 彭秀媛;
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作者单位

辽宁省农业科学院信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感技术在农业上的应用;
关键词
日光温室; 卷积神经网络; 高分影像; 语义分割; 模型;

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