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融合空间和时序遥感信息的深度学习水稻提取 被引量：6
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作者 周佳玮 涂理林 +2 位作者 陈洪建 江挺 林佳佳 《地理空间信息》 2022年第2期39-44,共6页
为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法。构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进... 为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法。构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进行分类,再通过面向对象的分割和投票对3种方法的分类结果进行融合,得到最终提取结果。在宁波市鄞州区这一研究区域的实验结果表明,提出的方法能获得较高的水稻提取精度以及空间细节保留较为完整的水稻提取结果。 展开更多
关键词 水稻提取 高分辨率遥感影像 多时序遥感影像 全卷积网络(FCN) 长短期记忆网络(LSTM) 面向对象分割
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