基于Segformer网络的地块尺度作物种植结构精细化识别与分类
Refined identification and classification of crop planting structure at plot scale based on Segformer network作者机构：南京国图信息产业有限公司江苏南京210036 南京师范大学地理科学学院江苏南京210023 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室江苏南京210023 南京邮电大学地理与生物信息学院江苏南京210023
出 版 物：《江苏农业学报》 (Jiangsu Journal of Agricultural Sciences)
年 卷 期：2024年第40卷第2期
页 面：293-302页
核心收录：
学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境]
基 金：国家自然科学基金项目(42201504、41971404) 江苏省自然资源厅科技项目(2021013)
摘 要：防止耕地“非粮化、稳定粮食生产是中国粮食安全的基石。为实现地块破碎化地区作物类型及种植结构精细化识别和分类,本研究以江苏省泰兴市为研究区,基于高分辨率遥感影像和多尺度融合特征显著的Segformer语义分割模型,实现地块尺度的耕地信息精细化提取;同时结合多源遥感数据构建主要植被类型归一化植被指数(NDVI)时序曲线及植被生长关键时间节点的光谱反射特征,开展地块尺度的作物种植结构分类。结果表明:基于Segformer模型的分割方法可有效识别耕地,F1系数达92.4%;基于主要植被类型多时相NDVI时序特征及植被生长关键时间节点光谱反射特征的作物种植结构分类方法能够实现地块尺度的种植结构分类,总体分类精度达82.38%。因此,本研究建立的方法可有效实现地块尺度耕地信息的精细化提取及种植结构识别和分类,为耕地保护提供技术支持。
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