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
纸质出版:2026
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曹俊涛, 李亚强, 孟成真, 等. 基于改进SegNet模型的冬小麦种植分布提取[J]. 地理空间信息, 2026,24(7):92-95.
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.
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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