Presentation Details
一种基于时空特征融合的冬小麦遥感制图分割网络
ID：3281
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 11:31:51 Hits：2333
Oral Presentation
Start Time：2024-05-18 15:45（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
基于多时相卫星影像的深度学习方法正成为农作物遥感制图的重要研究领域之一。然而，难以实现长时序遥感影像的时空特征融合是制约深度学习遥感应用的关键科学问题。本研究提出了一种基于注意力机制时空特征融合的冬小麦分割模型UTS-Former，实现了时序影像的“时间-空间”特征融合，提高了大区域尺度冬小麦遥感监测的准确性和时效性。该模型由三个时空转换模块(TST)和一个多分辨率信息融合模块组成，TST模块用于学习时间序列特征和空间语义信息。结果表明：和当前主流的遥感时序深度模型相比，UTS-Former在冬小麦分类结果上获得了最好的准确度（MCC为0.928，F1得分为0.950）。研究成果可为大区域尺度冬小麦高精度快速遥感监测提供理论和技术支撑。
Keywords
冬小麦制图,深度学习,时空融合,时间序列,哨兵2号
Speaker
范玲玲
博士后 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所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
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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