典型文献
基于U-Net模型的无人机影像数据地表覆被信息自动提取研究
文献摘要：
基于深度学习和无人机获取的高分辨率影像是快速提取林地等地表覆被空间信息的一种新方法.为给后续的林地覆被空间信息自动提取提供技术参考,以南宁市上林县某村的甘蔗(Saccharum officinarum)种植区为研究对象,采用U-Net模型对研究区无人机正射影像进行甘蔗种植区的空间位置信息提取.针对目标区域样本数据缺少的问题,首先采用数据增广方式对训练数据集进行增广,然后采用迁移学习的方法在开源数据集预训练U-Net模型,最后利用预训练U-Net模型对研究区的影像数据进行训练和测试.结果表明,该方法从正射影像中提取甘蔗种植区空间位置信息的准确率、精确率和召回率分别为98.34％、93.10％和89.21％,不受甘蔗种植区分布密集程度的影响.
文献关键词：
无人机影像;深度学习;U-Net模型;空间位置信息提取
中图分类号：
作者姓名：
张祖宇;滕永核;秦元丽;廖超明;凌子燕
作者机构：
广西壮族自治区地理信息测绘院,广西柳州 545000;广西科学院遥感测绘研究院,广西南宁 530001;广西遥畅空间信息科技有限公司,广西南宁 530023;广西壮族自治区林业科学研究院,广西南宁 530002;南宁师范大学 自然资源与测绘学院,广西南宁530001
文献出处：
引用格式：
[1]张祖宇;滕永核;秦元丽;廖超明;凌子燕-.基于U-Net模型的无人机影像数据地表覆被信息自动提取研究)[J].广西林业科学,2022(04):516-519
A类：
空间位置信息提取
B类：
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AB值：
0.254286
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