深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法
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中国科学院大学,北京100049%广州大学地理科学学院,广东 广州 510006%长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安710064%中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室,北京100101%贵州师范大学喀斯特研究院,贵州贵阳550001
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Chinese
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中国科学院大学,北京100049%广州大学地理科学学院,广东 广州 510006%长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安710064%中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室,北京100101%贵州师范大学喀斯特研究院,贵州贵阳550001
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Contents
P227; 耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难.针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法.该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取.试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,...
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深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法
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Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb202101012
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb202101012
Other Identifiers
ISSN
1001-1595
DOI
10.11947/j.AGCS.2021.20190448
