基于深度学习的水土保持措施遥感解译信息提取研究  

Extraction of Remote Sensing Interpretation Information of Soil and Water Conservation Measures Based on Deep Learning

作　　者：彭道松 聂小飞 莫明浩 计勇[2] PENG Daosong;NIE Xiaofei;MO Minghao

机构地区：[1]江西省水利科学院,江西南昌330029 [2]南昌工程学院水利与生态工程学院,江西南昌330099 [3]江西省土壤侵蚀与防治重点实验室,江西南昌330029

出　　处：《中国水土保持》2023年第4期45-49,共5页Soil and Water Conservation in China

基　　金：国家自然科学基金项目(42067020);江西省水利厅科技项目(202123YBKT16,202325ZDKT02);江西省博士后科研择优资助项目(2019KY46);南昌工程学院校级研究生创新计划项目(YJSCX202106)。

摘　　要：近年来计算机视觉图像处理的发展与遥感影像分辨率的提高,使得遥感影像水土保持措施快速精准提取成为可能。为有效推进水土保持措施图斑精准快速提取的研发与应用,在总结水土保持措施信息提取和卫星遥感影像解译常用方法的基础上,系统分析深度学习方法在遥感解译和遥感影像水土保持措施提取方面的改进与运用,对研究发展趋势进行了展望分析。

关 键 词：水土保持措施 遥感图像解译 卷积神经网络 深度学习模型 

分 类 号：S157[农业科学—土壤学]