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基于深度学习的中国10m分辨率梯田制图
编号：3277
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更新：2024-04-13 11:31:49 浏览：951次
快闪报告
报告开始：2024年05月18日 17:05（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-2] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.17、专题7.19（18日下午，303）
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摘要
梯田是一种特殊的农耕产物，具有经济、生态、文化价值。目前，对梯田的制图多为特定小范围区域，少有大规模的梯田分布信息。该研究基于高分辨率卫星影像与数字高程模型融合光谱和地形特征，对比了Unet、ResUnet、Linknet、HRnet、DeepLabv3+、TransUnet、Segmenter七种模型，其中Unet模型表现最优，总体精度和mIoU分别达到92%和0.76。利用Unet模型对中国梯田进行预测，获得了首套全国10m分辨率梯田数据，为进一步研究梯田价值与实施保护措施提供了重要依据。
关键词
深度学习,高分辨率遥感,梯田提取
报告人
黎一帆
硕士研究生 中国地质大学（武汉）；中国科学院空天信息创新研究院稿件作者
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重要日期
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会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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