基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和低分辨率標(biāo)簽的森林變化檢測(cè)研究

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DOI：10.12302/j.issn.1000-2006.202204069.

摘要：【目的】針對(duì)目前森林變化檢測(cè)中高精度標(biāo)簽樣本缺失或不足的問(wèn)題，提出一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和低分辨率標(biāo)簽的森林變化檢測(cè)方法，旨在實(shí)現(xiàn)林地區(qū)域內(nèi)森林變化的簡(jiǎn)易快速提取?！痉椒ā渴紫葘?duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行去云、篩選、標(biāo)簽融合等預(yù)處理，利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別提取2020年和2021年研究區(qū)森林高分遙感影像，并評(píng)價(jià)模型精度；利用分類(lèi)后比較法獲取森林變化區(qū)域，得到變化結(jié)果并與目視解譯結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，基于像素面積計(jì)算森林變化檢測(cè)的精確率等評(píng)價(jià)指標(biāo)。（剩余19299字）