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基于深度学习和GEE的作物遥感分类

文献类型: 中文期刊

作者: 赵昊楠 1 ; 马海燕 2 ; 阿斯娅·曼力克 2 ; 田聪 2 ; 徐俊 2 ; 潘竟 1 ; 孙宗玖 1 ; 郑逢令 2 ;

作者机构: 1.新疆农业大学草业学院

2.新疆畜牧科学院草业研究所

关键词: 农作物;遥感分类;深度学习;谷歌地球引擎;Google Colab

期刊名称: 新疆农业科学

ISSN: 1001-4330

年卷期: 2024 年 61 卷 011 期

页码: 2807-2814

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 【目的】利用遥感数据和深度学习方法准确获取农作物的种植结构和分布。【方法】通过实地调查新疆奇台县获取样本集,借助Google Earth Engine云平台获取Sentinel-2号和Sentinel-1号影像,利用Google Colab进行深度学习算法的模型训练和验证,调整和优化深度学习的相关参数来提升分类精度,并且比较了深度学习、随机森林和支持向量机3种分类方法的精度。【结果】深度学习的分类精度最高,总体精度达到94.6%。【结论】利用深度学习算法可实现奇台县农作物种植结构的精准监测。

  • 相关文献

[1]基于ResNet深度残差网络的白喉乌头检测. 梁俊欢,董峦,阿斯娅·曼力克,孙宗玖,魏鹏,马海燕,艾尼玩·艾买尔,阿仁,郑逢令. 2023

[2]基于Mask-RCNN的无人机影像白喉乌头检测. 梁俊欢,董峦,孙宗玖,马海燕,艾尼玩·艾买尔,阿仁,魏鹏,田聪,阿斯娅·曼力克,郑逢令. 2023

[3]基于深度学习的图像分析技术在肉羊体尺与体重评估中的应用. 张蓉银,魏佩玲,苏热阿提·艾尔米坦,关鸣轩,艾斯卡尔·吐尔逊,宫平. 2024

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