作者：黄云; 唐林波; 李震; 龙腾农作物分类深度学习遥感农业监测
摘要：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%,检测召回率为79.22%。
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