采用深度学习的遥感图像花生种植区域分类技术研究

来源：信号处理杂志 2019年第4期北京时间：

作者：黄云, 唐林波, 李震, 龙腾

摘要：近年来，深度学习在图像处理和数据分析等方面取得了巨大的进展。针对传统遥感估计农作物种植面积统计方法时效性差、依赖人工操作经验、耗费人力资源等问题，以Sentinel-2卫星遥感影像为数据基础，提出了一种基于深度学习的农作物种植区域分类方法。实验以从背景中提取出花生种植区域为目标，首先对Sentinel-2遥感影像数据进行预处理，然后用人工目视解译的方法标注遥感影像中种植花生的区域，将标注后的图像输入到图像分割网络中进行训练，最后将测试图像输入到训练好的分割网络，获得测试结果：检测准确率为89.20%，检测召回率为79.22%。

关键词：农作物, 分类, 深度学习, 遥感, 农业监测