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题名基于3D FPN的多时相遥感影像农作物分割
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作者
贺新乐
高文炜
贺兆
霍鹏程
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机构
西安微电子技术研究所
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出处
《微电子学与计算机》
2023年第8期55-63,共9页
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文摘
为了解决目前面向多时相遥感影像农作物分割中存在的研究较少、分割精准度较低等问题,设计了一种基于3D特征金字塔网络(FPN)结构的模型,并引入空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)模块,使得该网络能够捕获图像的多尺度特征,融合图像更多的上下文语义信息.此外针对数据集类别数量和难易区分程度不平衡的问题,引入了Focal loss函数,通过设置权重因子,使得网络更多关注数量少或难区分的类别.以2019年齐齐哈尔市的多时相遥感影像为数据源,对玉米、大豆、水稻以及其他四种类别进行分割.实验结果显示,总精准度达到了93.6%,平均召回率达到了93.2%,平均准确率达到了94.0%,平均F1得分达到了93.5%,平均交并比(IoU)达到了88.6%,优于3D FCN、3D Unet、2D Unet+CLSTM等农作物分割方法,证明了提出的模型的有效性.
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关键词
农作物分割
多时相遥感影像
3D
fpn
ASPP
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Keywords
crop segmentation
multi-temporal remote sensing
3D fpn
ASPP
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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