结合FCN和DenseCRF模型的无人机梯田识别方法研究

作者：杨亚男; 张宏鸣^*; 李杭昊; 杨江涛; 全凯

来源：计算机工程与应用, 2021, 57(03): 222-230.

• 梯田识别
• 无人机影像分类
• 深度学习
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梯田是坡耕地上最主要的水土保持工程,准确地提取梯田信息对水土保持监测和评价十分重要。为了解决无人机遥感梯田识别研究中梯田特征自动学习的问题,制作了一套像素级标注的梯田正射影像样本集并设计FCN-8s模型与DenseCRF模型结合的梯田识别方法。实验结果表明,该方法在山脊区梯田、密集水平梯田和不规则梯田识别的总体精度、F1分数和Kappa系数均值分别为86.85%、87.28%、80.41%,与其他方法相比,效果较好。该方法适用于无人机遥感梯田识别领域,是一种精确有效的识别方法。

• 单位
  西北农林科技大学; 建筑工程学院