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广州南方测绘科技股份有限公司
纸质出版:2026
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丁永祥. 雷达-光学特征融合与自监督学习驱动的湿地动态监测[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):75-79.
丁永祥. 雷达-光学特征融合与自监督学习驱动的湿地动态监测[J]. 2026, 24(4): 75-79.
丁永祥. 雷达-光学特征融合与自监督学习驱动的湿地动态监测[J]. 地理空间信息, 2026,24(4):75-79. DOI:
丁永祥. 雷达-光学特征融合与自监督学习驱动的湿地动态监测[J]. 2026, 24(4): 75-79. DOI:
针对珠江三角洲湿地监测中多云干扰与多源数据融合难题,提出融合雷达-光学时空特征增强型自监督网络模型(spatio-temporal enhanced self-supervised attention network model
STE-SAN)
通过整合Sentinel-1 SAR与Landsat影像构建时空配准数据集,结合三维卷积与双向LSTM提取多尺度时空特征,并设计极化敏感注意力机制(polarization-sensitive attention mechanism
PSA)增强湿地边缘异质性识别。结果显示:STE-SAN总体分类精度达91.7%(Kappa=0.88),较随机森林与U-Net提升8.2~15.7个百分点;在多云场景(F1=85.4%)和边缘检测(IoU=0.81)中表现突出,标注需求仅为传统方法的5%。监测表明,2000—2020年珠三角自然湿地减少15.9%(人工湿地增长111.5%),养殖坑塘侵占83%滨海湿地,导致生态功能退化,该模型为高城镇化区域湿地动态监测与保护决策提供了高精度、低成本的解决方案。
李鹏,黎达辉,李振洪,王厚杰.黄河三角洲地区GF-3雷达数据与Sentinel-2多光谱数据湿地协同分类研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2019(11).
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张文博.基于自监督学习的遥感影像语义分割研究[D].东北林业大学,2024(05).
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