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为应用高分辨率遥感影像和卷积神经网络模型快速提取柑橘园空间信息,选择四川省柑橘重点产区蒲江县为研究区,以高分辨率Google earth图像为数据源,构建3类不同树龄的柑橘园样本数据集,训练U-net和DeepLabv3+语义分割模型,提取柑橘园空间信息。通过验证,具有不同神经网络结构的U-net和DeepLabv3+模型提取柑橘园信息总体精度分别为88.30%和86.79%,Kappa系数为0.75和0.72,二者精度相当;通过分析小地块的果园遥感识别精度,测试区最小识别图斑面积约为120 m2,大于该面积的果园遥感面积平均精度在85%以上。该研究可为经营者、农业部门使用高分辨率遥感影像和开源的深度学习分类工具快速获取果园空间信息提供参考。 相似文献
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基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别 总被引：1，自引：0，他引：1
监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。 相似文献
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为提高苹果种植区域的提取精度,提出了一种基于Sentinel-2和MODIS融合影像的CBAM-DeepLab V3+模型。影响苹果种植区域提取精度的主要因素包括遥感影像的质量以及语义分割模型的性能。从影像质量角度来看,采用基于时序的时空融合算法ESTARFM,通过融合Sentinel-2和MODIS的遥感影像数据,实现更高空间分辨率和时间分辨率数据的获取。与此同时,将训练样本从原始的800幅扩充至2 400幅,为后续语义分割模型提供更为充足的样本容量。在语义分割模型优化方面,为了进一步提高苹果种植面积的提取精度,以DeepLab V3+网络结构模型为基础,引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,进而发展出CBAM-DeepLab V3+模型。与原始DeepLab V3+模型相比,加入CBAM注意力机制的CBAM-DeepLab V3+模型在拟合速度较慢、边缘目标分割不精确、大尺度目标分割内部不一致和存在孔洞等缺陷方面实现了突破,这些改进提高了模型的训练与预测性能。本研究采用原始Sentinel-2影像及时空融合后的影像数据集,结合烟台市牟平区王格庄镇的数据集和观水镇苹果数据集对U-N... 相似文献
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淡水鱼头、腹、鳍的各部分快速识别与精准定位是机器人实现淡水鱼快速抓取,精确切割、提升作业效率关键技术的前提。针对深度学习的淡水鱼体语义分割算法在编码特征提取阶段产生大量无效的特征通道,以及网络不断下采样和池化操作使得鱼体某些细节信息被丢失,网络性能下降、边缘分割效果不佳的问题,提出了一种基于SENet优化后的Deeplabv3+淡水鱼头、腹、鳍的语义分割算法。利用空洞/带孔卷积(dilated/atrous convolutions)实现扩展感受野,克服细节信息丢失,达到准确定位的目的,同时SENet的优化使得Deeplabv3+通过学习的方式提升淡水鱼有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征,最终淡水鱼各部分的语义分割平均交并比(MIoU)在自建的淡水鱼数据集上达到了93%左右,性能得到了明显提升并达到了目前先进分割水平。 相似文献
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基于深度语义分割的无人机多光谱遥感作物分类方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为精准获取农田作物种植分布信息以满足农业精细化管理需求,基于Deep Lab V3+深度语义分割网络提出了一种面向无人机多光谱遥感影像的农田作物分类方法。通过修改输入层结构、融合多光谱信息和植被指数先验信息、并采用Swish激活函数优化模型,使网络在响应值为负时仍能反向传播。基于2018—2019年连续2年内蒙古自治区河套灌区沙壕渠灌域的无人机多光谱遥感影像,在2018年数据集上构建并训练模型,在2019年数据集上测试模型的泛化性能。结果表明,改进的Deep Lab V3+模型平均像素精度和平均交并比分别为93.06%和87.12%,比基于人工特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)方法分别提高了17.75、20.8个百分点,比Deep Lab V3+模型分别提高了2.56、2.85个百分点,获得了最佳的分类性能,且具有较快的预测速度。采用本文方法能够从农田作物遥感影像中学习到表达力更强的语义特征,从而获得准确的作物分类结果,为利用无人机遥感影像解译农田类型提供了一种新的方法。 相似文献
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及时准确地监测棉花长势和产量是精准农业栽培管理的关键。无人机(UAV)平台能够快速获取高时空分辨率的遥感数据,在作物生长参数和产量估算方面显示出巨大的潜力。以山东省滨州市棉花为研究对象,利用安装在无人机上的多光谱相机获取遥感影像,分别提取各波段反射率,筛选出8种植被指数,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、人工神经网络(BPNN)3种方法分别构建棉花的株高、叶绿素相对含量、单株产量的估计模型并进行验证。结果表明,基于BPNN的预测模型精度明显优于MLR和RF模型,盛花期与成熟期棉花株高估计模型验证集的R2分别为0.842和0.670;叶绿素相对含量估算模型验证集的R2分别为0.725和0.765;产量估算模型验证集的R2分别为0.860和0.846。为无人机遥感在作物生长参数与产量估算领域中的应用提供理论依据,为进一步优化农业生产管理、科学决策提供参考。 相似文献
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传统的小麦面积提取方法主要依靠人工野外调查,存在工作量大、效率低、成本高等问题,而遥感技术具有准确、快速和动态等优点,已成为作物面积提取的有效手段。本文以石家庄市正定县各镇的Landsat-8卫星遥感影像为训练数据,藁城区增村镇影像为测试数据,并分别选取分辨率8m的高分六号（GF-6）以及分辨率10m的哨兵二号（Sentinel-2）作为对比验证数据,提出了一种改进U-Net网络的冬小麦种植区域提取方法。首先,对Landsat-8遥感影像进行预处理,标注小麦区域制作标签集,其次,在U-Net网络中添加Squeeze and excitation(SE)注意力机制模块融入特征通道间信息,并利用Batch normalization(BN)层抑制过拟合问题;最后,经过Softmax分类器得到分类结果。选择SegNet、Deeplabv3+、U-Net作为对比模型,分别利用GF-6、Sentinel-2和Landsat-8 3种数据构建预测模型。结果表明,SE-UNet网络在基于Landsat-8数据预测模型下测试数据集表现最优,MPA和MIoU分别达到89.88%和81.44%。本方法可为大范围冬小麦种植区提取提供参考。 相似文献
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黄土高原近20年来苹果栽植面积迅猛增加，对区域生态水文和社会经济发展均产生了重要影响。但该区域果园地块小且场景复杂，仅有县/市尺度统计数据，尚无苹果园实际的空间分布信息。为此，本研究建立了无人机低空遥感影像专业数据集。融合迁移学习与深度学习方法，将残差神经网络ResNet34网络迁移到Linknet网络，得到R_34_Linknet网络。将R_34_Linknet网络与5种常用的深度学习语义分割模型SegNet、FCN_8s、DeeplabV3+、UNet和Linknet应用于黄土高原苹果园空间分布提取，表现最好的模型为R_34_Linknet，其在测试集上的调和平均值F1为87.1%，像素准确度PA为92.3%，均交并比MIoU为81.2%，频权交并比FWIoU为85.7%，平均像素准确度MPA为89.6%。将空间金字塔池化结构（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）与R_34_Linknet网络相结合，扩大网络的感受野，得到R_34_Linknet_ASPP网络；然后对ASPP结构进行改进，得到R_34_Linknet_ASPP+网络。对比三种网络性能，表现最优的为R_34_Linknet_ASPP+，在测试集上F1为86.3%，PA为94.7%，MIoU为82.7%，FWIoU为89.0%，MPA为92.3%。使用R_34_Linknet_ASPP+在长武县王东沟和白水县通积村提取苹果园面积精度分别为94.22%和95.66%。本研究提出的R_34_Linknet_ASPP+方法提取到的苹果园更加准确，苹果园地块边缘处效果更好，可作为黄土高原苹果园空间分布制图等研究的技术支撑和理论依据。 相似文献
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遥感技术能够快速准确地获取农作物空间分布信息，为探究2021年黄淮海平原冬小麦空间分布信息，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，以Sentinel-1 SAR雷达影像和Sentienl-2光学遥感影像为数据源，通过计算极化特征、光谱特征和纹理特征，运用随机森林等4种机器学习方法和深度循环神经网络模型，对研究区冬小麦空间分布信息进行提取，并对比各分类器和网络架构的分类精度。结果表明，黄淮海平原冬小麦总面积约为16226667hm2，占研究区总面积的49.17%，其中冬小麦种植面积最大的是河南省，约为4647334hm2，研究区冬小麦种植分布呈现由东向西、由南向北递减的趋势；随机森林是4种机器学习方法中识别精度最高的分类器，总体分类精度为94.30%；在随机森林算法中仅使用Sentinel-1雷达数据总体精度为87.38%，仅使用Sentinel-2光学数据总体精度为93.95%，而融合时序Sentinel主被动遥感数据总体精度为94.30%；在大范围的冬小麦分类上，深度学习模型的泛化性高于机器学习方法。 相似文献
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基于卷积神经网络的无人机遥感农作物分类 总被引：3，自引：0，他引：3
针对采用长时间序列卫星影像、结合物候特征进行农作物精细分类识别精度较低的问题,将深度学习用于无人机遥感农作物识别,提出一种基于卷积神经网络的农作物精细分类方法,利用卷积神经网络提取高分辨率遥感影像中的农作物特征,通过调整网络参数及样本光谱组合,进一步优化网络结构,得到农作物识别模型。研究结果表明：卷积神经网络能够有效地提取影像中的农作物信息,实现农作物精细分类。除地块边缘因农作物种植稀疏、混杂而产生少许错分现象外,其他区域均得到较好的分类效果。经训练优化后的模型对3种农作物总体分类精度可达97.75%,优于SVM、BP神经网络等分类算法。 相似文献
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针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。 相似文献
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为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。 相似文献
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基于深度学习的无人机水田图像语义分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为高效获取水田信息提高精准农业应用水平,提出一种基于深度学习的无人机水田图像语义分割方法。首先,采集无人机水田图像并制作一套高分辨率水田数据集,使用双边滤波去除图像噪声;然后,通过调整编码器获取更为细致的田块边界特征信息;最后,改进解码器融合更多浅层特征并采用深度可分离卷积解耦图像深度信息与空间信息,获得改进网络结构的DeepLabv3+模型。试验结果显示,改进模型的像素精度和平均交并比分别为96.04%和85.90%,与原始模型相比提升2.09%和4.66%;与典型的UNet、SegNet和PSPNet语义分割模型相比,各项指标均有不同程度的提高。本文方法能够实现准确、高效的水田分割,为进一步获取水田边界定位信息和构建高精度农田地图提供重要基础。 相似文献
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为准确、高效、自动化的提取大尺度范围冬小麦种植面积,利用Sentinel-2A卫星影像进行试验,提出一种基于中等分辨率影像的面向对象结合深度学习的遥感冬小麦提取方法。利用面向对象分类法和随机森林分类算法对2021年潍坊市冬小麦种植面积及种植区域进行提取和结果对比,证明面向对象分类法在提取冬小麦种植面积时的可行性和有效性。此外,利用面向对象方法得到的二值分类图像作为标签图像,基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习神经网络模型,使用训练得到最优模型提取2017—2021年潍坊市冬小麦种植面积。使用实地调查数据对分类结果进行精度验证,并对潍坊市近五年冬小麦种植面积进行年际变化分析。该分类方法的总体分类精度达93.1%,Kappa系数为0.91。本研究方法可为大范围的冬小麦种植指导和农业结构调整提供科学、可靠的依据。 相似文献