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摘要
为改善传统土壤监测过程效率低、成本高及扩展性差等缺点，在分析OBIA技术和深度学习图像分割算法基础上，设计了一种端对端的多分辨率遥感土壤监测算法。该算法使用OBIA作为训练标签，通过U-Net提供像素级别属于特定土壤侵蚀类别的概率信息，并结合阈值产生最终分割结果图。仿真结果表明，该方法准确率和召回率结果明显优于传统OBIA方法。
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为改善传统土壤监测过程效率低、成本高及扩展性差等缺点，在分析OBIA技术和深度学习图像分割算法基础上，设计了一种端对端的多分辨率遥感土壤监测算法。该算法使用OBIA作为训练标签，通过U-Net提供像素级别属于特定土壤侵蚀类别的概率信息，并结合阈值产生最终分割结果图。仿真结果表明，该方法准确率和召回率结果明显优于传统OBIA方法。
