[快闪报告]面向大尺度遥感影像的塑料温室快速制图

面向大尺度遥感影像的塑料温室快速制图
编号:3307 稿件编号:1513 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-13 11:50:37 浏览:54次 快闪报告

报告开始:2024年05月19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 » [S7-7] 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
塑料温室作为保障性的农业设施,在一定程度上改变了农业的种植结构并对环境造成了影响。探索温室在大尺度下的数量和面积特征,对农业可持续发展和环境保护具有重要意义。尽管目前已具有温室自动制图方法,但它们通常应用于有限的小规模地区。大规模温室制图面临着不同地区的多样性,温室数量和面积难以同时提取,密集场景下的提取效率等问题。尽管多分支任务模型可以提供温室的数量和面积信息,但不同分支之间的标注方法和模型不同,将导致数量和面积结果之间的偏差。在本研究中,标注了一个服务于高质量温室检测的塑料温室密集场景数据集,数据集样本来源于全国各地。此外,研究提出了一种端到端的定向框对象检测模型,可以获得时空一致的温室制图结果。在温室数据集和公共数据集中与最先进的模型进行了验证,该模型具有最高的平均精度和计算效率,且在复杂场景中表现良好。
关键字
deep learning,greenhouse map,remote sensing,dense scene
报告人
洪瑞凯
博士研究生 西南交通大学

稿件作者
吕继超 西南交通大学
洪瑞凯 西南交通大学
肖彬 哈尔滨工业大学
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