基于改进SegNet模型的冬小麦种植分布提取

曹俊涛; 李亚强; 孟成真; 常宇飞; 权畅; 赵春雷

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基于改进SegNet模型的冬小麦种植分布提取

更新时间：2026-08-16

- 基于改进SegNet模型的冬小麦种植分布提取
- Vol. 24, Issue 7, Pages: 92-95(2026)
- 作者机构：
  
  1. 河北省气象科学研究所
  2. 河北省气象与生态环境重点实验室
  3. 中国气象局雄安大气边界层重点开放实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237;S512.11
- Published：2026
- 稿件说明：
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曹俊涛, 李亚强, 孟成真, et al. 基于改进SegNet模型的冬小麦种植分布提取[J]. 2026, 24(7): 92-95.
DOI：

曹俊涛, 李亚强, 孟成真, et al. 基于改进SegNet模型的冬小麦种植分布提取[J]. 2026, 24(7): 92-95. DOI：

摘要

针对轻量化SegNet模型在遥感影像中对于小目标和图像边缘分割精度不够理想的问题，提出了LRL-SegNet模型，以实现对零散分布冬小麦的精确提取。该模型在每个解码器模块后连接一个局部关系层（LRL），通过卷积和ReLU激活加强特征表达能力。利用两种模型对石家庄市冬小麦进行提取，结果表明LRL-SegNet模型的精度比SegNet模型提高了1.2%。在大范围均匀种植的冬小麦区域内，两种模型均能较好地提取冬小麦区域，但在零散种植区域，LRL-SegNet模型能更完整地提取冬小麦区域，减少内部细小分割现象，分割结果更具一致性和空间连贯性。LRL的引入有效增强了模型对复杂种植环境中冬小麦区域的区分能力，使提取结果更精确。

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