基于Sentinel-2影像的淡水养殖水生动物类型识别研究

作者：金晶; 毛星; 张欣; 刘杨; 陆学文; 任妮^*

来源：河南农业科学, 2022, 51(04): 160-170.

DOI：10.15933/j.cnki.1004-3268.2022.04.018

• 淡水养殖池塘
• Sentinel-2遥感影像
• 卷积神经网络
• 随机森林
• SE-Unet

为了利用遥感影像实现内陆淡水养殖空间分布的快速提取，以江苏省宜兴市为研究区域，基于Sentinel-2卫星影像数据，提出了一种结合卷积神经网络和随机森林算法的内陆淡水养殖池塘水产类型的识别方法。该方法以深度学习为基础，构建卷积神经网络模型进行养殖池塘语义分割，进而分析养殖区域斑块的归一化植被指数和归一化水体指数，最后采用随机森林算法区分养殖池塘的水产类型。结果表明，宜兴市2021年淡水养殖池塘面积为121.25 km2，其中蟹塘面积74.48 km2，鱼塘面积46.77 km2，识别总体精度为88.33%,kappa系数为0.824 3。

• 单位
  江苏省农业科学院