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深度边缘光谱U-Net海水网箱养殖信息提取
文献摘要：
网箱养殖是海水养殖的重要类型之一,传统网箱养殖目标光谱特征受近岸植被、水体影响较大,易出现噪声问题.新型深海网箱养殖目标离岸较远,但养殖目标海面框体部分较小,与自然水体光谱相似性较高,难以实现有效提取.本文提出深度边缘光谱U-Net模型对两种海水网箱养殖类型进行养殖信息提取.该模型通过Canny算子双边滤波算法去除波段运算后冗余光谱信息,提取边缘光谱特征并利用U-Net跳跃连接结构将其与深度卷积网络特征相融合,经softmax分类器逐像素分类实现网箱养殖信息提取.以海南近岸网箱养殖与深海网箱养殖为研究对象进行养殖信息提取,经实验对比所提方法在传统近岸网箱目标上精确度达到97.35％,新型深海网箱目标上提取精度达98.99％,其提取结果明显优于传统无监督算法和典型深度学习网络模型.
文献关键词：
网箱养殖;U-Net模型;深度特征;边缘光谱特征
中图分类号：
作者姓名：
柯丽娜;翟宇宁;范剑超
作者机构：
辽宁师范大学地理科学学院,辽宁大连 116029;国家海洋环境监测中心海洋遥感技术室,辽宁大连 116023
文献出处：
引用格式：
[1]柯丽娜;翟宇宁;范剑超-.深度边缘光谱U-Net海水网箱养殖信息提取)[J].海洋学报（中文版）,2022(02):132-142
A类：
边缘光谱特征
B类：
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AB值：
0.28367
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