中国农机化学报 ›› 2021, Vol. 42 ›› Issue (3): 105-112.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2021.03.015
摘要： 为应用深度学习和遥感影像实现养殖水体信息的快速提取,以成都平原为研究区,以Sentinel 2A和高分6号多光谱影像为数据源,基于国产开源深度学习平台PaddlePaddle训练Deeplabv3+语义分割模型,构建遥感影像的水体语义分割模型,用于提取成都平原养殖水体信息。Deeplabv3+方法的总体精度和Kappa系数分别达到94.14%和0.88,均高于归一化差分水体指数法和最大似然监督分类法;模型对阴影和建筑物等误分为水体的抑制效果较好,而对小面积和细小线状水体信息的提取则受影像分辨率影响,效果无明显改进;成都平原2018年和2020年养殖水体面积分别为22.3 khm~2和28.6 khm~2,其验证区青白江区、新津县和广汉市养殖水体面积的泛化提取结果验证误差均≤±10%。该研究结果可为应用深度学习平台建立遥感影像的水体语义分割模型及提取水产养殖水体信息提供参考。
中图分类号:
