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基于HRNet-OCR模型的农村宅基地提取方法

文献类型： 中文期刊

作者： 韦任 1 ; 范蓓蕾 1 ; 赵子娟 1 ; 杨荣超 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业信息研究所

关键词： 农村宅基地;无人机影像;深度学习;HRNet-OCR;语义分割

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2022 年 34 卷 003 期

页码： 70-80

摘要： [目的]农村宅基地信息统计是制定农村宅基地制度改革政策方向的基础,目前,基于遥感影像的农村宅基地提取还主要停留在人工目视解译的阶段,这种传统的提取方法效率低、成本高、耗时长,基于遥感影像自动化提取农村宅基地的相关研究较少.[方法]文章收集了德清县无人机遥感影像数据,建立了训练集、验证集和测试集,构建HRNet-OCR模型,并与FCN、UNet、DeepLabV3Plus这3种模型在不同场景下进行对比.[结果]模型精度评价指标IoU表明,在平原和丘陵地区HRNet-OCR比FCN、UNet和 DeepLabV3Plus分别高了 4.24%、3.72%和2.82%,在山区 HRNet-OCR 比FCN、UNet和 DeepLabV3Plus分别高了 3.59%、2.77%和1.55%,且模型在边缘细节上表现得更优秀.[结论]基于HRNet-OCR识别模型使得遥感影像农村宅基地提取更为准确,具有更好的鲁棒性,可为精准提取农村宅基地提供重要参考价值.未来更快速、高效的高精度提取方法还有待进一步研究.

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