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为应用深度学习和遥感影像实现养殖水体信息的快速提取,以成都平原为研究区,以Sentinel 2A和高分6号多光谱影像为数据源,基于国产开源深度学习平台PaddlePaddle训练Deeplabv3+语义分割模型,构建遥感影像的水体语义分割模型,用于提取成都平原养殖水体信息。Deeplabv3+方法的总体精度和Kappa系数分别达到94.14%和0.88,均高于归一化差分水体指数法和最大似然监督分类法;模型对阴影和建筑物等误分为水体的抑制效果较好,而对小面积和细小线状水体信息的提取则受影像分辨率影响,效果无明显改进;成都平原2018年和2020年养殖水体面积分别为22.3 khm2和28.6 khm2,其验证区青白江区、新津县和广汉市养殖水体面积的泛化提取结果验证误差均≤±10%。该研究结果可为应用深度学习平台建立遥感影像的水体语义分割模型及提取水产养殖水体信息提供参考。 相似文献
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通过分析四川省典型的丘陵、山地乡村旅游地区的土地利用变化特征及其差异,为乡村土地合理利用提供参考。以四川丘陵区的平乐镇和高山峡谷区的梭坡乡为研究区,收集乡村旅游相关文献和资料,使用遥感影像和外业调查绘制不同时期土地利用类型分布图,分析土地利用类型转移特征和变化强度,比较不同乡村旅游地区土地利用变化差异。结果表明:(1)研究区土地利用变化呈耕地和林地减少、交通道路用地和住宅用地增加的趋势,存在明显的农林地相互转化现象,旅游业、农林产业发展是影响土地利用变化的重要因素;(2)不同乡村旅游地区土地利用变化强度存在明显差异,丘陵区平乐镇的变化强度大于山地区梭坡乡。四川丘陵、山地乡村旅游地区宜根据自然资源、旅游资源、区位条件等制定农林业、旅游业综合规划,促进土地合理利用和乡村振兴。 相似文献
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