【摘 要】
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冬小麦是我国主要的粮食作物之一,准确掌握冬小麦空间分布信息,对于我国农业发展具有重要意义。近年来中高分辨率遥感数据的不断增加,为获取冬小麦空间分布提供了充足的数据源。然而,高分辨率遥感影像地物复杂,分类难度大,并且提取大范围冬小麦空间分布所需数据量大,需要消耗大量的计算资源,算法速度难以得到提升;同时由于单幅高分辨率数据覆盖范围有限,很难得到覆盖大范围全部区域的原始资料,通常需要利用中分辨率遥感影
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冬小麦是我国主要的粮食作物之一,准确掌握冬小麦空间分布信息,对于我国农业发展具有重要意义。近年来中高分辨率遥感数据的不断增加,为获取冬小麦空间分布提供了充足的数据源。然而,高分辨率遥感影像地物复杂,分类难度大,并且提取大范围冬小麦空间分布所需数据量大,需要消耗大量的计算资源,算法速度难以得到提升;同时由于单幅高分辨率数据覆盖范围有限,很难得到覆盖大范围全部区域的原始资料,通常需要利用中分辨率遥感影像进行补充,但中分辨率数据受空间分辨率以及混合像元的制约,提取结果中往往存在较多的错误,难以得到高分辨率、高精度的结果。针对上述问题,本文以多源遥感影像为数据源进行研究,分别提出了两种针对不同分辨率遥感影像的卷积神经网络提取模型。本文主要研究内容和方法如下:（1）多源遥感影像数据集的制作。利用遥感图像处理软件对收集的山东省GF2、GF6 PMS以及GF6 WFV遥感影像进行预处理并选择预处理后的遥感影像进行冬小麦标记,分别制作了山东省GF2数据集2970张、GF6 PMS数据集1520张以及GF6 PMSGF6 WFV数据集1729张。（2）针对高分辨率遥感影像冬小麦提取的问题,本文在ERFNet模型的基础上进行改进和优化,得到了高效的语义分割网络ERFNet-EX。该模型通过引入非对称残差和倒置残差模块来帮助网络充分利用深层特征捕获更多的上下文信息,使模型在提高精度的基础上缩短分割所需要的时间。实验结果表明,ERFNet-EX模型在GF2数据上的准确率达到了92.35%,与实验所选择的对比模型相比,准确率平均提升了5.97%;在GF6 PMS数据上的准确率达到了91.04%,处理一张分辨率为512×512像素的影像平均耗时为25ms。（3）针对中分辨率遥感影像冬小麦的提取问题,构建了一种基于卷积神经网络的亚像元分割模型。该模型通过以多层残差网络为基础的特征提取模块将中分辨率遥感影像的浅层特征和深层特征融合,增强模型的模拟能力,然后通过上采样模块中的亚像素卷积方法将中分辨率特征图上采样为高分辨率,并结合高分辨率标记图通过分类器进行分类。实验结果显示,亚像元分割模型的精度达到了87.58%,优于实验所选择的像元级分割模型,提升了中分辨率遥感影像作为补充数据的精度。
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