Presentation Details
面向大尺度遥感影像的塑料温室快速制图
ID：3307
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-13 11:50:37 Hits：1977
Extended type 1
Start Time：2024-05-19 17:05（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
塑料温室作为保障性的农业设施，在一定程度上改变了农业的种植结构并对环境造成了影响。探索温室在大尺度下的数量和面积特征，对农业可持续发展和环境保护具有重要意义。尽管目前已具有温室自动制图方法，但它们通常应用于有限的小规模地区。大规模温室制图面临着不同地区的多样性，温室数量和面积难以同时提取，密集场景下的提取效率等问题。尽管多分支任务模型可以提供温室的数量和面积信息，但不同分支之间的标注方法和模型不同，将导致数量和面积结果之间的偏差。在本研究中，标注了一个服务于高质量温室检测的塑料温室密集场景数据集，数据集样本来源于全国各地。此外，研究提出了一种端到端的定向框对象检测模型，可以获得时空一致的温室制图结果。在温室数据集和公共数据集中与最先进的模型进行了验证，该模型具有最高的平均精度和计算效率，且在复杂场景中表现良好。
Keywords
deep learning,greenhouse map,remote sensing,dense scene
Speaker
洪瑞凯
博士研究生 西南交通大学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
-
May 20 2024
Registration deadline
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