基于深度学习方法的草地信息智能提取研究

作者：唐川江; 唐古拉; 鲁岩; 干晓宇

来源：中国草地学报, 2020, 42(03): 175-180.

DOI：10.16742/j.zgcdxb.20190173

• 深度学习
• DeepLabv3+网络模型
• 草地信息提取

四川省草地资源清查工作中,以川西部分地区为研究区,对DeepLabv3+模型和传统监督分类方法开展对比实验。试验结果表明,DeepLabv3+提取平均精度为79.28%,比传统的监督分类解译方法精度提高了5个百分点,且草地信息提取结果连续,与人工判读的结果相近,在草地信息智能化自动化提取方面具有重要的实践价值。

• 单位
  四川大学; 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所