【摘 要】
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冬小麦是我国的主要粮食作物之一,准确地提取冬小麦的种植区信息可用于产量估算、产业结构调整和优化、环境保护和数字农业、农业资源调查等方面。获取大范围播种面积信息已成为我国新型现代农业的迫切需求,是现代精准农业领域的基础性工作。遥感技术能够快速获取大范围的地面资料,能够动态的反映地面事物的变化,是提取作物播种面积信息的重要资料。利用卷积神经网络能够快速地、准确地分割遥感图像的小麦空间分布,但经典卷积神
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冬小麦是我国的主要粮食作物之一,准确地提取冬小麦的种植区信息可用于产量估算、产业结构调整和优化、环境保护和数字农业、农业资源调查等方面。获取大范围播种面积信息已成为我国新型现代农业的迫切需求,是现代精准农业领域的基础性工作。遥感技术能够快速获取大范围的地面资料,能够动态的反映地面事物的变化,是提取作物播种面积信息的重要资料。利用卷积神经网络能够快速地、准确地分割遥感图像的小麦空间分布,但经典卷积神经网络提取有精度低、效率低等缺点,且卷积神经网络的复杂性、涉猎范围广、研究参数多等特性,对研究人员产生了限制性。针对以上出现的问题,为了提升卷积神经网络的精度和执行效率,本文结合研究任务,利用残差网络和注意力模块,构建了Res-UNet分割网络模型,提高了分割效率和精度,设计并实现遥感影像冬小麦空间分布自动化提取系统,使用GF-2遥感数据作为数据源,提取山东省冬小麦空间分布信息,计算冬小麦种植区面积。本文的主要研究内容如下:（1）搭建Res-UNet分割网络。针对冬小麦空间分布信息提取任务,改进了U-Net网络,设计SE-Res Net结构,结合U-Net原本的上采样过程形成新的编码-解码结构。残差模块使得模型拥有更深的深度,提升模型的分割精度;注意力模块使得模型能够在众多信息中快速选择关键信息,加快模型收敛;同时使用C++语言、Libtorch深度学习框架实现网络,进一步提升模型的运行速度。（2）设计并实现冬小麦提取系统。对冬小麦面积提取过程进行功能模块划分,包括遥感数据集制作模块、遥感数据集转换模块、卷积神经网络训练模块和遥感图像分割及面积提取模块。使用C++语言以及Open CV和GDAL图像处理组件库实现模块图像处理功能,使用C++标准模板库实现数据存取和类型定义等操作,便于数据存储和传输,用户可单独使用系统部分功能。（3）提取山东省冬小麦空间分布。通过完成上述内容后,本文选取了GF-2号遥感影像提取任务区域的冬小麦空间分布信息,并制作了山东省冬小麦空间分布信息图,统计了山东各个市的冬小麦种植区的面积。本文分别使用python语言和C++语言实现了模型U-Net、SegNet网络以及ResUNet网络进行训练,选择GF-2号遥感影像作为研究数据。实验证明C++语言实现的融合残差注意力模块的Res-UNet网络拥有较高的运行效率和分割精度,模型运行速度明显加快,设计与实现的系统能够有效地完成相应的功能。
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