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一种改进的高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习精细分类方法:双支FCN-8s

来源 :林业科学 | 被引量 : 6次 | 上传用户：wubaishan

【摘 要】

：

【目的】对全卷积神经网络模型进行双支化改进,探索高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习分类新方法,为提高森林资源遥感调查精度提供技术支撑。【方法】双支FCN-8s包含2个FCN-8s子模型,一个子模型基于R、G、B三波段特征,采用微调方式构建;另一个子模型基于五特征构建。将2个子模型8、16、32倍下的采样结果进行融合并分类,得到每个像元的类别。以旺业甸林场为研究区,采用GF-2卫星遥感影像提取标准

【作 者】

：

郭颖 李增元 陈尔学 张旭 赵磊 陈艳 王雅慧 

【机 构】

：

中国林业科学研究院资源信息研究所

【出 处】

：

林业科学

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

森林类型 深度学习 全卷积神经网络 GF-2 双支FCN-8s forest typedeep learningFCN-8sGF-2two-branch FCN 

【基金项目】

：

国家重点研发计划“林业资源培育及高效利用技术创新人工林资源监测关键技术研究”(2017YFD0600900),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项“森林类型遥感分类的双支uNet优化组合模型研究”(CAFYBB2019SY027)

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【目的】对全卷积神经网络模型进行双支化改进,探索高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习分类新方法,为提高森林资源遥感调查精度提供技术支撑。【方法】双支FCN-8s包含2个FCN-8s子模型,一个子模型基于R、G、B三波段特征,采用微调方式构建;另一个子模型基于五特征构建。将2个子模型8、16、32倍下的采样结果进行融合并分类,得到每个像元的类别。以旺业甸林场为研究区,采用GF-2卫星遥感影像提取标准化植被指数(NDVI),构建基于R+G+B三波段特征、R+G+B+NIR四波段特征和R+G+B+NIR+

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