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摘要
实现复杂场景下地块级苹果园的精准制图，是中国苹果产业精细化管理面临的迫切需求。然而，传统的地块级分类制图框架在处理小农经营区内的大量细碎地块时，可靠性大幅度降低。本文提出一种适用于复杂场景下小农经营区的地块级苹果园模块化制图方法框架。(1)基于模拟人类对目标场景视觉感知的分层策略，从深秋季的单幅超高空间分辨率（Very High Resolution, VHR）影像中提取冗余的候选地块；(2)利用非对称瓶颈网络（Depth-wise Asymmetric Bottleneck Network, DABNet）模型与长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）模型，分别从VHR影像与时间序列影像中提取苹果园的空间特征像素与时序特征像素。然后，构建元特征描述特征像素在候选地块中的分布情况，与地块的内在特征共同组成苹果园地块的分类特征；(3)使用随机森林（Random Forest, RF）将候选地块分类为苹果园地块和非苹果园地块。以山东省栖霞市西城镇为研究区，从43238个候选地块中提取出30 292个苹果园地块，分类总体精度达到92.7%。利用RF算法自带的平均精度减少指标（Mean Decrease in Accuracy, MDA）对17种分类子特征进行特征重要性分析，证明本文提出的元特征比传统人工设计特征具有更强的信息抽象与特征表达能力。该框架成功实现场景复杂的小农经营区地块级苹果园制图，可推进精准果园农业的发展。
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