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融合注意力机制与多尺度信息的葡萄种植区变化检测
1
作者
张宏鸣
沈寅威
+3 位作者
阳光
孙志同
刘康乐
张二磊
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期196-206,234,共12页
为准确获取葡萄空间变化信息,实现产业规划和可持续发展,针对葡萄种植区布局分散、面积不一,地物类型复杂,相应不同时相影像异质性较大,严重影响变化区域检测精度的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型(Multiscale...
为准确获取葡萄空间变化信息,实现产业规划和可持续发展,针对葡萄种植区布局分散、面积不一,地物类型复杂,相应不同时相影像异质性较大,严重影响变化区域检测精度的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型(Multiscale difference feature capture net,MDFCNet)。在ResNet101主干网络的基础上融合SE(Squeeze and excitation)注意力机制,提升网络对遥感影像中变化特征提取的能力,抑制无关像素干扰。并且设计了交叉差异特征捕获(Cross difference feature capture,CDFC)模块,捕获具有密集上下文信息的差异特征来提升地物类型复杂情况下的变化检测精度,同时设计了监督集成注意力(Supervised ensemble attention,SEA)模块,逐层融合低层细节纹理特征和高层抽象语义特征来丰富多尺度特征,以此增强网络对布局分散、面积不一的种植区的检测能力。在构建的宁夏葡萄种植区变化数据集上进行实验,结果表明,相较于目前主流的SNUNet、A2Net、DSIFN和ResNet-CD变化检测模型,本文MDFCNet方法检测结果最优,相较于性能第2的模型,评价指标中交并比、召回率、F1值和精确率分别提高5.42、5.62、3.48、0.95个百分点。通过消融实验也证明了融合各模块的有效性,相较于基础网络,增加3个模块使得交并比、召回率、F1值和精确率分别提高12.9、5.63、8.64、11.75个百分点。本文模型提取出感受野更大的差异特征可为变化检测提供丰富的推断信息,融合的多尺度特征可以有效避免结果中误检测和漏检测问题,提高了变化区域的完整性和边缘细节保留,为背景复杂的大范围葡萄种植区的变化检测任务提供了解决思路。
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关键词
葡萄种植区
遥感变化检测
深度学习
ResNet
注意力机制
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职称材料
题名
融合注意力机制与多尺度信息的葡萄种植区变化检测
1
作者
张宏鸣
沈寅威
阳光
孙志同
刘康乐
张二磊
机构
西北农林科技大学信息工程学院
宁夏智慧农业产业技术协同创新中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期196-206,234,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFD1100601)
陕西省秦创原队伍建设项目(2023-ZDLNY-69)
陕西省重点研发计划项目(2023-YBNY-217)。
文摘
为准确获取葡萄空间变化信息,实现产业规划和可持续发展,针对葡萄种植区布局分散、面积不一,地物类型复杂,相应不同时相影像异质性较大,严重影响变化区域检测精度的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型(Multiscale difference feature capture net,MDFCNet)。在ResNet101主干网络的基础上融合SE(Squeeze and excitation)注意力机制,提升网络对遥感影像中变化特征提取的能力,抑制无关像素干扰。并且设计了交叉差异特征捕获(Cross difference feature capture,CDFC)模块,捕获具有密集上下文信息的差异特征来提升地物类型复杂情况下的变化检测精度,同时设计了监督集成注意力(Supervised ensemble attention,SEA)模块,逐层融合低层细节纹理特征和高层抽象语义特征来丰富多尺度特征,以此增强网络对布局分散、面积不一的种植区的检测能力。在构建的宁夏葡萄种植区变化数据集上进行实验,结果表明,相较于目前主流的SNUNet、A2Net、DSIFN和ResNet-CD变化检测模型,本文MDFCNet方法检测结果最优,相较于性能第2的模型,评价指标中交并比、召回率、F1值和精确率分别提高5.42、5.62、3.48、0.95个百分点。通过消融实验也证明了融合各模块的有效性,相较于基础网络,增加3个模块使得交并比、召回率、F1值和精确率分别提高12.9、5.63、8.64、11.75个百分点。本文模型提取出感受野更大的差异特征可为变化检测提供丰富的推断信息,融合的多尺度特征可以有效避免结果中误检测和漏检测问题,提高了变化区域的完整性和边缘细节保留,为背景复杂的大范围葡萄种植区的变化检测任务提供了解决思路。
关键词
葡萄种植区
遥感变化检测
深度学习
ResNet
注意力机制
Keywords
grape growing areas
remote sensing change detection
deep learning
ResNet
attention mechanism
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力机制与多尺度信息的葡萄种植区变化检测
张宏鸣
沈寅威
阳光
孙志同
刘康乐
张二磊
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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职称材料
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引证文献
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