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基于HJ-1 A/B数据预训练卷积神经网络的复杂地貌区水稻田制图方法

DOI：10.3390/ijgi7110418 期刊：ISPRS International Journal of Geo-Information 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 准确及时的水稻种植面积信息对作物产量估算、全球气候变化研究和农业资源管理至关重要。本研究提出一种新颖的像素级分类方法，利用卷积神经网络（CNN）模型提取增强型植被指数（EVI）时间序列曲线的特征进行分类。该研究旨在通过中分辨率遥感影像，探索深度学习技术在复杂景观区域（水稻易与周边环境混淆）进行水稻识别的实用性。实验采用迁移学习策略微调预训练CNN模型以获取EVI曲线时序特征，同时使用传统机器学习方法支持向量机（SVM）作为对比。最终评估显示：本模型总体精度达93.60%，优于SVM的91.05%。因此基于预训练CNN模型利用时序数据估算中国南方水稻种植面积具有适用性，未来研究在作物遥感分类与深度学习技术结合方面展现出更多可能性。
作者： Tian Jiang，Xiangnan Liu，Ling Wu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过使用中分辨率遥感影像，探索深度学习技术在复杂景观区域（该区域水稻易与周围环境混淆）中进行水稻识别的可行性。

研究成果

所提出的CNN模型在用户精度、生产者精度和总体精度方面均优于SVM。这一创新方法有效促进了复杂景观区中高分辨率遥感图像上的水稻识别，不仅拓宽了水稻信息提取的途径，对预测粮食产量、缓解气候变化和资源管理也具有重要意义。

研究不足

VI时间序列对分类模型具有重要影响。构建拟合时间序列曲线需要收集足够的数据源，但不可控的云层和降雨覆盖导致中国南方（尤其是生长季）数据采集不足。模型训练对误差分析也至关重要，涉及样本数量、网络层数、迭代次数等因素。丘陵地区地形复杂多样，可能出现部分误分类情况。

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