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

编号 zgly0001743999

文献类型 期刊论文

文献题名 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

作者 张祖宇  滕永核  秦元丽  廖超明  凌子燕 

作者单位 广西壮族自治区地理信息测绘院  广西科学院遥感测绘研究院  广西壮族自治区林业科学研究院  南宁师范大学自然资源与测绘学院  广西遥畅空间信息科技有限公司 

母体文献 广西林业科学 

年卷期 2022,51(4)

页码 516-519

年份 2022 

分类号 S7 

关键词 无人机影像  深度学习  U-Net模型  空间位置信息提取 

文摘内容 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UNet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UNet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。