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构建地块二维表征及CNN模型的作物遥感分类 被引量:6
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作者 张乾坤 蒙继华 任超 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1437-1449,共13页
本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法,以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat 8影像,利用其质量评定波段完成研究区无云时相... 本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法,以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat 8影像,利用其质量评定波段完成研究区无云时相及区域上的地块统计,提取地块级别的各波段反射率均值按照时相顺序及波长进行排列,构建波谱、时相二维特征图作为该地块的抽象表示。通过构建相对最优的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)结构完成对特征图的分类,从而完成对地块的分类。构建CNN模型并不需要手工特征和预定义功能的需求,可完成提取特征并遵循端到端原则进行分类。将该模型的分类结果与其他最为常用机器学习分类器进行了比较,获得了优于常用遥感分类算法的分类精度。结果表明地块数据的加入可以有效的缩减计算规模并提供了准确的分类边界。所提出得方法在地块特征表示及作物分类中具有突出的应用潜力,应视为基于地块的多时相影像分类任务的优选方法。 展开更多
关键词 遥感 作物分类 CNN 特征图 二维表征 时序影像 地块数据
原文传递
03G101-1系列平法图集在实际工程应用中常见问题与解析
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作者 张鑫 《工程质量》 2012年第6期67-69,73,共4页
03G101-1系列平法图集在工程施工应用中,因现场技术人员的识图能力和图集掌握程度的不同,常常遇到问题,甚至会误读误解,精选了10个在工作中常遇到的疑难问题进行分析探讨,供大家参考。
关键词 平法03G101—1 系列图集 疑难问题解析
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