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利用RefineNet模型提取冬小麥種植信息的方法
關(guān)鍵詞：影像分割 refinenet模型 貝葉斯模型 冬小麥
摘要：冬小麥?zhǔn)俏覈?guó)主要的糧食作物,獲取精細(xì)的冬小麥種植信息對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要的意義。通過(guò)對(duì)RefineNet模型進(jìn)行擴(kuò)展,形成了適宜提取冬小麥種植信息的Ex-RefineNet(ExtendRefineNet)模型,Ex-RefineNet模型由兩個(gè)子模型組成,Ex-RefineNet-Edge子模型用于提取冬小麥種植區(qū)域的邊緣像素,Ex-RefineNet-Inner子模型用于提取冬小麥種植區(qū)域的內(nèi)部像素,使用貝葉斯模型對(duì)兩個(gè)子模型的提取結(jié)果進(jìn)行合并處理,形成最終提取結(jié)果。利用山東省濟(jì)南市和泰安市的16幅高分2號(hào)遙感影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),將每幅影像的2/3作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù),選擇平均精度、查全率和Kappa系數(shù)作為對(duì)比指標(biāo),Ex-RefineNet模型的結(jié)果分別為0.93、0.92、0.91,而RefineNet模型的結(jié)果分別為0.86、0.84、0.83,說(shuō)明本文給出的方法在提取冬小麥種植信息方面具有較明顯的優(yōu)勢(shì)。
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