典型文献
面向自然资源调查的红树林精细化智能提取方法研究
文献摘要：
红树林信息精细化智能提取是自然资源调查监测工作中亟待解决的关键技术.当前,红树林提取工作主要依靠人工目视解译,提取效率不高、精度较差.本文提出一种面向自然资源调查的红树林精细化智能提取方法,首先基于海量多源高分辨率遥感影像,结合多尺度优化分割技术,半自动化构建海量红树林样本集;然后结合语义分割网络,引入双注意力机制,优化训练策略,研发红树林自动化提取算法模型,经过后处理得到精细、完整的红树林提取结果.经过实验验证,本文方法提取可识别单颗红树林,有效区分易混淆的其他植被和水田要素,总精度高于90％,可有效应用于红树林专题信息的提取工作.
文献关键词：
红树林;多尺度优化分割;语义分割网络;双注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
赵彬如;张峰;邢喆;王力彦;焦红波;杨晓彤;樊妙
作者机构：
国家海洋信息中心,天津 300012
文献出处：
引用格式：
[1]赵彬如;张峰;邢喆;王力彦;焦红波;杨晓彤;樊妙-.面向自然资源调查的红树林精细化智能提取方法研究)[J].地理信息世界,2022(05):87-93
A类：
多尺度优化分割
B类：
红树林,智能提取,自然资源调查监测,监测工作,目视解译,提取效率,效率不高,高分辨率遥感影像,半自动化,自动化构建,样本集,合语,语义分割网络,双注意力机制,训练策略,发红,自动化提取,算法模型,过后,理得,水田,有效应用
AB值：
0.197518
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