[快闪报告]基于深度学习的中国10m分辨率梯田制图

基于深度学习的中国10m分辨率梯田制图
编号:3277 稿件编号:3138 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-13 11:31:49 浏览:57次 快闪报告

报告开始:2024年05月18日 17:05 (Asia/Shanghai)

报告时间:5min

所在会议:[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。
 
关键字
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
吴炳方 中国科学院空天信息创新研究院
田富有 中国科学院空天信息创新研究院
黎一帆 中国地质大学(武汉);中国科学院空天信息创新研究院
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