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基于改进U-Net的珊瑚礁底栖物质信息提取方法
1
作者 傅杨淦 朱岚巍 +1 位作者 吴虹蓉 陈方 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期231-242,共12页
珊瑚礁底栖物质信息提取在珊瑚礁遥感监测领域具有重要意义。SVM、最大似然法等传统珊瑚礁底栖物质信息提取方法存在精度不高、不够自动化、时间成本较高等问题。目前深度学习方法在语义分割领域已有广泛应用,且取得了较好的效果,为此,... 珊瑚礁底栖物质信息提取在珊瑚礁遥感监测领域具有重要意义。SVM、最大似然法等传统珊瑚礁底栖物质信息提取方法存在精度不高、不够自动化、时间成本较高等问题。目前深度学习方法在语义分割领域已有广泛应用,且取得了较好的效果,为此,利用深度学习技术设计一种基于改进U-Net的分割网络模型,以进行珊瑚礁底栖物质信息提取。为了保留分割细节,对编码器的每个层级设置一种多输入的方式。将ResNet34的残差部分结构作为网络的编码器,以提取更丰富的特征。结合分解卷积、注意力机制和通道混洗操作设计一种新的特征提取块,并将其代替编码器、底层和解码器中的普通卷积层。同时,通过注意力机制来改善U-Net模型的远跳连接,对权重进行调整,以提高分割精度。在三亚地区的GF-2多光谱遥感影像上进行实验,提取的地物类别分别为健康珊瑚礁、白化珊瑚礁、藻类混合物、沙、浪花、深海区和陆地,通过面向对象方法并结合Google Earth影像进行目视解译以修订建立数据集。实验结果表明,该模型的平均交并比和平均F1值分别达到67.17%和78.7%,与常用的分割模型相比,其在视觉效果和评价指标上更优,消融实验结果也验证了改进模块的有效性。 展开更多
关键词 珊瑚礁 遥感影像 图像分割 远跳连接 通道混洗 注意力机制
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面向对象的三亚珊瑚礁底质信息提取 被引量：1
2
作者 吴虹蓉 朱岚巍 施冬 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第9期63-67,共5页
珊瑚礁对于海洋生态环境研究具有重要意义,通过分析珊瑚礁底栖物质的分布及健康状况,可以对珊瑚礁生态环境进行评估。本文提出了一种基于面向对象的图像分类方法,通过试验确定不同地貌的最优分割尺度,其中陆地和深海的最优分割尺度为150... 珊瑚礁对于海洋生态环境研究具有重要意义,通过分析珊瑚礁底栖物质的分布及健康状况,可以对珊瑚礁生态环境进行评估。本文提出了一种基于面向对象的图像分类方法,通过试验确定不同地貌的最优分割尺度,其中陆地和深海的最优分割尺度为150,各类底栖物质的最优分割尺度为30。以Sentinel-2A卫星遥感影像为例,提取海南三亚珊瑚礁自然保护区的珊瑚礁底栖物质,并使用混淆矩阵对提取结果进行精度评估。结果表明,底栖物质提取总体分类精度为87.91%,Kappa系数为0.83。面向对象分类方法可有效结合珊瑚礁底栖物质的纹理特征和光谱特征,并充分利用遥感影像不同波段的组合特性,可为三亚珊瑚礁保护管理提供方法支撑。 展开更多
关键词 珊瑚礁 面向对象 分类体系 遥感影像 精度评估
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2018-2020年海南近岸珊瑚礁底栖物质分布数据集
3
作者 吴虹蓉 朱岚巍 +1 位作者 傅杨淦 施冬 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2022年第4期22-30,共9页
本研究基于Sentinel-2高分辨率遥感影像数据,采用面向对象多尺度分割技术,利用最近邻算法对海南省三亚市、文昌市、儋州市近岸2018-2020年间的珊瑚礁底栖物质进行分类,同时结合高分2号遥感影像和实地验证数据对分类结果进行精度验证,获... 本研究基于Sentinel-2高分辨率遥感影像数据,采用面向对象多尺度分割技术,利用最近邻算法对海南省三亚市、文昌市、儋州市近岸2018-2020年间的珊瑚礁底栖物质进行分类,同时结合高分2号遥感影像和实地验证数据对分类结果进行精度验证,获得本数据集。本数据集可用于近岸珊瑚礁底栖物质时空变化分析、珊瑚礁健康状况评估等研究,也可以为海南岛珊瑚礁的管理和保护提供数据基础。 展开更多
关键词 珊瑚礁 面向对象 遥感 信息提取
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