基于深度学习的多源遥感信息冬小麦提取研究

于立民; 杨晶晶; 杨越; 垢元培

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基于深度学习的多源遥感信息冬小麦提取研究

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为解决传统冬小麦种植区域存在的提取效率低、耗时、耗力以及技术单一等问题,该文提出一种融合物候差异和多源遥感信息的深度学习冬小麦提取方法。选择GF2+GF7、ZY1和无人机航飞影像为数据源,构建MSFCNN模型,分别提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期这3个物候期的冬小麦种植区,并选取分辨率为0.05m的无人机影像和分辨率为1m的高分2号作为对比验证数据。结果表明,该文方法适用于多种影像数据源,能够反映冬小麦典型的物候期空间分布特征,并获得较高的冬小麦提取精度,可为大范围冬小麦种植区精准提取提供参考。

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来源
《中国新技术新产品》 |2023年第16期|27-29|共3页
作者
于立民; 杨晶晶; 杨越; 垢元培;
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作者单位

河北省地质矿产勘查开发局第二地质大队(河北省矿山环境修复治理技术中心);

唐山市文化旅游投资集团有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
冬小麦; 物候特征; 遥感影像; 深度学习; 提取方法;

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