【摘 要】
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近年来,深度学习在图像处理和数据分析等方面取得了巨大的进展。针对传统遥感估计农作物种植面积统计方法时效性差、依赖人工操作经验、耗费人力资源等问题,以Sentinel-2卫星
【机 构】
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北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室,北京理工大学信息与电子学院
【基金项目】
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高等学校学科创新引智计划资助(B14010);“长江学者奖励计划”(T2012122)
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近年来,深度学习在图像处理和数据分析等方面取得了巨大的进展。针对传统遥感估计农作物种植面积统计方法时效性差、依赖人工操作经验、耗费人力资源等问题,以Sentinel-2卫星遥感影像为数据基础,提出了一种基于深度学习的农作物种植区域分类方法。实验以从背景中提取出花生种植区域为目标,首先对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理,然后用人工目视解译的方法标注遥感影像中种植花生的区域,将标注后的图像输入到图像分割网络中进行训练,最后将测试图像输入到训练好的分割网络,获得测试结果:检测准确率为89.20%,检测
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