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基于遥感影像的温室大棚语义分割模型研究
编号：3303
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更新：2024-04-13 11:50:35 浏览：857次
快闪报告
报告开始：2024年05月19日 17:20（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-7] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.11（19日下午，301）
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摘要
温室大棚在现代农业中起着重要作用，能够提供合适的种植环境，延长种植季节，增加农作物产量。高效、准确地获取温室大棚的空间分布信息对于农业生产规划和管理至关重要。本研究针对遥感影像识别中相邻温室大棚像元粘连、边缘模糊的问题，基于遥感影像数据，构建温室大棚特征数据集，从特征选择和特征增强角度出发，优化Attention DeepLab V3+模型，融入形状约束模块，提高其对规则地物的识别能力，增强温室大棚边界像元识别精度。研究结果表明，优化后的语义分割模型对遥感影像中相邻温室大棚像元粘连、边缘模糊等现象具有较好的抑制效果，模型的识别能力更强。
关键词
温室大棚,语义分割,遥感影像,形状约束
报告人
李国龙
硕士研究生 安徽理工大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
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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