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基于多时相多源遥感影像与深度学习的三江平原水稻识别
ID：1314
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-05-08 13:33:07
Hits：1873
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:12（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
及时准确地监测水稻的种植区域，对于掌握水稻的总体分布格局具有重要意义，也是科学制定农业政策的前提保障。本研究的主要目的是深入探讨利用多源多时相遥感影像进行水稻识别。针对这一主题，提出一种基于多时序Landsat 8和Sentinel-1影像以及深度学习理论的水稻种植区识别方法。该方法利用不同物候期的光学数据集的反射信息和极化合成孔径雷达（PolSAR）数据集的极化信息，训练深度卷积神经网络模型进行水稻识别。同时，将创建的多源多时相数据集与其他单源或单时相数据集进行比较，并将本文模型与传统的监督分类和经典语义分割算法进行比较。结果表明，该方法在研究中实现了较高的识别精度，分类图中的水稻种植区呈现连续分布态势，更符合实际情形。
Keywords
光学遥感；极化合成孔径雷达；农业遥感；水稻监测；深度学习；迁移学习；特征融合；
Speaker
王曼琳
学生 安徽大学资源与环境工程学院Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
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Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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