工业通用技术及设备论文_融合空间和时序遥感信
2022/03/14文章目录
1 研究区概况与数据预处理
2 算法步骤
2.1 基于全卷积网络FCN的BJ-2高分辨率遥感影像分类
2.2 Sentinel-2多时序遥感影像分类
2.3 面向对象投票及后处理
3 实验结果与分析
3.1 实验设置
3.2 结果与分析
4 结语
文章摘要:为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法。构建全卷积网络（FCN）对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络（LSTM）和随机森林（RF）分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进行分类,再通过面向对象的分割和投票对3种方法的分类结果进行融合,得到最终提取结果。在宁波市鄞州区这一研究区域的实验结果表明,提出的方法能获得较高的水稻提取精度以及空间细节保留较为完整的水稻提取结果。
文章关键词:
论文分类号:S127;S511;TP751
