基于U-Net模型的无人机影像数据地表覆被信息自动提取研究

摘要：

基于深度学习和无人机获取的高分辨率影像是快速提取林地等地表覆被空间信息的一种新方法.为给后续的林地覆被空间信息自动提取提供技术参考,以南宁市上林县某村的甘蔗(Saccharum officinarum)种植区为研究对象,采用U-Net模型对研究区无人机正射影像进行甘蔗种植区的空间位置信息提取.针对目标区域样本数据缺少的问题,首先采用数据增广方式对训练数据集进行增广,然后采用迁移学习的方法在开源数据集预训练U-Net模型,最后利用预训练U-Net模型对研究区的影像数据进行训练和测试.结果表明,该方法从正射影像中提取甘蔗种植区空间位置信息的准确率、精确率和召回率分别为98.34％、93.10％和89.21％,不受甘蔗种植区分布密集程度的影响.

关键词：无人机影像、深度学习、U-Net模型、空间位置信息提取

所属期刊栏目：51

分类号：S7(林业)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;本科教育教学重点项目

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：516-519