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基于GF-2遥感影像和改进后PSPNet模型的丘陵地区耕地图斑提取方法
1
作者
颜玲
李少达
+6 位作者
李彩瑛
陈薇
刘林
宋承远
杨莉
吴若楚
冉培廉
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期269-280,共12页
针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络...
针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络模型进行耕地图斑提取研究。在模型训练中,引入CBAM注意力模块以提高整个网络的特征提取和表达能力,采用余弦退火学习率以加快模型的收敛速度。结果表明,改进后的PSPNet模型在丘陵地区耕地提取精度方面取得了显著提高,耕地识别精度达到了95.69%,比标准PSPNet模型提高了1.07%,比Unet++,DeepLabv3+和支持向量机方法方法提高了1.32%,1.75%和6.33%。基于改进后的PSPNet模型具有更强的特征提取和表达能力,可以更准确地提取丘陵地区的耕地信息,为农业决策提供更准确的数据支持,促进农业智能化和精准化,提高农作物产量和质量,推动农业现代化进程。
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关键词
丘陵耕地
PSPNet模型
CBAM注意力模块
余弦退火学习率
GF-2遥感影像
下载PDF
职称材料
题名
基于GF-2遥感影像和改进后PSPNet模型的丘陵地区耕地图斑提取方法
1
作者
颜玲
李少达
李彩瑛
陈薇
刘林
宋承远
杨莉
吴若楚
冉培廉
机构
四川省不动产登记中心
成都理工大学地球与行星科学学院
出处
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期269-280,共12页
基金
四川省自然资源科研项目(Kj-2022-19)。
文摘
针对丘陵地区耕地地块具有边界模糊、覆盖物种类多样、大小和空间位置分布不规则等特点,传统分类方法难以快速准确提取耕地信息的问题,本文以四川省金堂县竹篙镇和高板镇为研究区域,利用高分二号卫星影像和改进后的PSPNet语义分割网络模型进行耕地图斑提取研究。在模型训练中,引入CBAM注意力模块以提高整个网络的特征提取和表达能力,采用余弦退火学习率以加快模型的收敛速度。结果表明,改进后的PSPNet模型在丘陵地区耕地提取精度方面取得了显著提高,耕地识别精度达到了95.69%,比标准PSPNet模型提高了1.07%,比Unet++,DeepLabv3+和支持向量机方法方法提高了1.32%,1.75%和6.33%。基于改进后的PSPNet模型具有更强的特征提取和表达能力,可以更准确地提取丘陵地区的耕地信息,为农业决策提供更准确的数据支持,促进农业智能化和精准化,提高农作物产量和质量,推动农业现代化进程。
关键词
丘陵耕地
PSPNet模型
CBAM注意力模块
余弦退火学习率
GF-2遥感影像
Keywords
cultivated land in hilly area
PSPNet model
CBAM attention module
cosine annealing learning rate
GF-2 remote sensing images
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GF-2遥感影像和改进后PSPNet模型的丘陵地区耕地图斑提取方法
颜玲
李少达
李彩瑛
陈薇
刘林
宋承远
杨莉
吴若楚
冉培廉
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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