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面向梯田遥感识别的JAM-R-CNN深度网络模型

文献类型： 中文期刊

作者： 谢君洋 1 ; 林安琪 1 ; 吴浩 1 ; 吴紫薇 1 ; 吴文斌 2 ; 余强毅 2 ;

作者机构： 1.华中师范大学城市与环境科学学院

2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

关键词： 遥感;梯田识别;高分辨率遥感影像;深度学习;跳跃网络;JAM-R-CNN

期刊名称： 遥感学报

ISSN： 1007-4619

年卷期： 2024 年 28 卷 012 期

页码： 3136-3146

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 快速准确地掌握梯田的空间分布，不仅为水土保持提供重要的数据支撑，也提高了山区农业的监管水平。利用深度学习方法进行梯田识别，对于形状狭长的梯田容易因卷积运算而造成漏提现象，并且在山区地物边界不清晰的复杂背景下，易产生大面积粘连的识别结果，导致最终的梯田识别精度不高。为此，本研究提出了一种面向梯田遥感识别的JAM-R-CNN深度网络模型。该模型以Mask R-CNN为基础，融合跳跃网络来维持高分辨率遥感影像的高语义信息，引入卷积注意力机制模块来加强梯田的特征表达能力，修改模型的锚框大小以适应梯田狭长的特性。并以重庆市南川区的盐井梯田研究区域，基于国产高分二号（GF-2）卫星影像数据进行本研究模型验证实验。结果表明：JAM-R-CNN网络模型的梯田识别结果精确率为90.81%，召回率为84.28%,F1为88.98%,IoU为83.15%。相较于经典的Mask R-CNN模型，JAM-R-CNN网络模型的梯田识别精度较高，4个评价指标依次提升了1.96%、5.26%、3.29%和5.19%。此外，消融实验结果验证了模型改进的3个模块均对梯田识别有明显的促进作用。综上，本研究提出的JAM-R-CNN深度网络模型能够有效减少梯田识别结果的粘连现象，明显提高了狭长型梯田的提取率，实现了梯田遥感识别整体精度的显著提升，具有较好的应用价值。

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