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基于Sentinel-2数据的祁连山草地自动提取策略
1
作者 邢瑾 候建西 +3 位作者 刘勇 张寅丹 刘立 郭根发 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期473-482,共10页
提出一种基于影像重叠区域特征迁移的大区域草地自动提取策略,评估重叠区域样本量对模型性能的影响,集成神经网络分类器和平衡分布自适应模型,仅利用重叠区域信息,自适应平衡因时相差异造成的草地特征变化,迁移拓展完成大区域草地信息... 提出一种基于影像重叠区域特征迁移的大区域草地自动提取策略,评估重叠区域样本量对模型性能的影响,集成神经网络分类器和平衡分布自适应模型,仅利用重叠区域信息,自适应平衡因时相差异造成的草地特征变化,迁移拓展完成大区域草地信息的精准提取.以Sentinel-2影像为例,开展甘肃祁连山国家级自然保护区西北部草地制图试验,在6景草地分类中,单幅分类总体精度和卡帕系数均大于89.09%和0.75,重叠区域的样本量仅达到10%时分类性能趋于稳定.结果表明该策略在草地制图中的有效性及拓展到大区域影像综合制图中的潜力. 展开更多
关键词 草地提取 Sentinel-2影像 重叠区 平衡分布自适应 反向传播神经网络
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基于深度学习方法的草地信息智能提取研究 被引量：1
2
作者 唐川江 唐古拉 +1 位作者 鲁岩 干晓宇 《中国草地学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期175-180,共6页
四川省草地资源清查工作中,以川西部分地区为研究区,对DeepLabv3+模型和传统监督分类方法开展对比实验。试验结果表明,DeepLabv3+提取平均精度为79.28%,比传统的监督分类解译方法精度提高了5个百分点,且草地信息提取结果连续,与人工判... 四川省草地资源清查工作中,以川西部分地区为研究区,对DeepLabv3+模型和传统监督分类方法开展对比实验。试验结果表明,DeepLabv3+提取平均精度为79.28%,比传统的监督分类解译方法精度提高了5个百分点,且草地信息提取结果连续,与人工判读的结果相近,在草地信息智能化自动化提取方面具有重要的实践价值。 展开更多
关键词 深度学习 DeepLabv3+网络模型 草地信息提取
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