首页 期刊 遥感技术与应用 利用RefineNet模型提取冬小麦种植信息的方法 【正文】

利用RefineNet模型提取冬小麦种植信息的方法

作者:宋德娟; 魏青迪; 张承明; 李峰; 韩颖娟; 范克琦 山东农业大学信息科学与工程学院; 山东泰安271018; 山东省数字农业工程技术研究中心; 山东泰安271018; 山东省气候中心; 山东济南250001; 中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室; 宁夏银川750002
影像分割   refinenet模型   贝叶斯模型   冬小麦  

摘要:冬小麦是我国主要的粮食作物,获取精细的冬小麦种植信息对于指导农业生产具有重要的意义。通过对RefineNet模型进行扩展,形成了适宜提取冬小麦种植信息的Ex-RefineNet(ExtendRefineNet)模型,Ex-RefineNet模型由两个子模型组成,Ex-RefineNet-Edge子模型用于提取冬小麦种植区域的边缘像素,Ex-RefineNet-Inner子模型用于提取冬小麦种植区域的内部像素,使用贝叶斯模型对两个子模型的提取结果进行合并处理,形成最终提取结果。利用山东省济南市和泰安市的16幅高分2号遥感影像进行实验,将每幅影像的2/3作为训练数据,其他数据作为测试数据,选择平均精度、查全率和Kappa系数作为对比指标,Ex-RefineNet模型的结果分别为0.93、0.92、0.91,而RefineNet模型的结果分别为0.86、0.84、0.83,说明本文给出的方法在提取冬小麦种植信息方面具有较明显的优势。

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