时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取

刘善磊; 李梦梦; 孙长奎

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时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-11

- 时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取
- 时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取
- 地理空间信息 2025年23卷第7期页码：111-114
- 作者机构：
  
  江苏省基础地理信息中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江苏省自然资源科技资助项目(2022005)
- DOI：
  中图分类号： P237;S512.11
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘善磊, 李梦梦, 孙长奎. 时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取[J]. 地理空间信息, 2025,23(7):111-114.

刘善磊, 李梦梦, 孙长奎. 时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取[J]. 2025, 23(7): 111-114.
刘善磊, 李梦梦, 孙长奎. 时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取[J]. 地理空间信息, 2025,23(7):111-114. DOI：

刘善磊, 李梦梦, 孙长奎. 时间序列与深度学习模型相结合的冬小麦种植信息提取[J]. 2025, 23(7): 111-114. DOI：

摘要

充分融合遥感影像的光谱、时相和空间特征，可有效提取农作物的结构信息。首先以2022年10月—2023年6月的Sentinel-2遥感影像为数据源，根据冬小麦关键物候信息与对应的归一化植被指数的时间序列变化情况构建冬小麦种植结构信息提取指数模型；然后利用2020—2022年国土变更调查数据和高分辨率遥感影像快速制作耕地样例库；最后根据该样例库和2023年高分辨率遥感影像，利用Mask-R-CNN模型提取南通市2023年耕地地块，进一步优化指数模型提取的冬小麦分布结果。提取结果与南通市官方统计数据的相对误差为5.66%。基于海安市2022年度国土变更调查外业举证数据抽样验证冬小麦提取结果，总体精度为93.90%

Kappa系数为0.87。研究方法可为冬小麦的快速提取与分析提供参考。

Abstract

关键词

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