| 先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法 |
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| 引用本文： | 程傲,任子由,张承明,等. 先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法[J]. 农业工程学报,2025,41(4)：164-174. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202410212 |
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| 作者姓名： | 程傲 任子由 张承明 李峰 吴门新 李红英 段金馈 刘一笑 |
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| 作者单位： | 1.山东农业大学信息科学与工程学院,泰安 271018;2.山东省数字农业工程技术研究中心,泰安 271018;3.山东省气候中心,济南 250031;4.国家气象中心,北京 100081;5.宁夏回族自治区气象科学研究所,银川 750001;6.中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室/宁夏回族自治区防灾减灾重点实验室,银川 750001;7.山东女子学院数据科学与计算机学院,济南 250300 |
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| 基金项目： | 山东省自然科学基金项目（ZR2021MD097）;山东省大学生创新创业训练项目（S202310434226）;宁夏自然科学基金项目（2024AAC03419）;风云卫星应用先行计划项目（FY-APP-ZX-202301） |
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| 摘 要： | 
精细的田块数据是现代农业的重要基础资料,该研究针对从高分辨率遥感影像中提取田块精细数据的需求,建立了一种先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法（prior knowledge and semantic features Integration-based farmland parcel extraction methodology,PKFFPE）,PKFFPE以遥感图像和相应的边缘图像作为输入,采用编码器-解码器结构进行特征提取,利用多尺度注意力模块捕获不同尺度的关键特征,使用SoftMax对图像进行初步分割;通过深入分析同一田块内颜色、纹理等特征的分布规律获取先验知识,利用先验知识建立后处理方法,对初分割结果进行优化,生成田块精细数据。选择河北省邯郸市馆陶县和山东省泰安市宁阳县作为试验区,用于验证PKFFPE方法在平原地区和丘陵地区的适用性;选择UNet、ErfNet、SegNet、EIGNet,以及面向对象分类的方法作为初分割的对比方法,选择条件随机场和形态学处理作为的后处理的对比方法开展对比试验。
试验结果表明,PKFFPE方法在馆陶县、宁阳县结果的准确率（96.1%、93.2%）、精确率（90.6%、87.6%）、召回率（93.2%、90.6%）、和F1分数（91.9%,89.0%）均优于对比方法,证明了PKFFPE方法在从高分辨遥感影像中提取田块精细数据方面具有突出的优势,能够应用于科研和生产实践。
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| 关 键 词： | 遥感 分类 冬小麦 卷积神经网络 先验知识 田块 |
| 收稿时间： | 2024-10-29 |
| 修稿时间： | 2025-01-15 |
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