（來源：智慧農(nóng)業(yè)期刊）

引用格式：

張俊, 陳雨艷, 秦震宇, 張夢瑤, 張軍. 改進(jìn)DeepLab v3+模型下的梯田遙感提取研究[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2024, 6(3): 46-57.

DOI：10.12133/j.smartag.SA202312028

Citation: ZHANG Jun, CHEN Yuyan, QIN Zhenyu, ZHANG Mengyao, ZHANG Jun. Remote Sensing Extraction Method of Terraced Fields Based on Improved DeepLab v3+[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(3): 46-57.

DOI：10.12133/j.smartag.SA202312028

改進(jìn)DeepLab v3+模型下的梯田遙感提取研究

張俊1， 陳雨艷1， 秦震宇2， 張夢瑤1， 張軍1*

（1.云南大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，云南昆明 650500，中國；2.云南大學(xué) 國際河流與生態(tài)安全研究院，云南昆明 650500，中國）

摘要：?

［目的與意義］?梯田作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵要素之一，其面積估算對于農(nóng)業(yè)政策制定、土地規(guī)劃和資源管理至關(guān)重要。為解決復(fù)雜的地形條件、種植環(huán)境導(dǎo)致傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)和監(jiān)測方法難以開展梯田自動化提取問題，探索一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在高分辨率遙感影像中精準(zhǔn)提取梯田面積的方法。

［方法］以休耕期梯田高分六號影像構(gòu)建語義分割數(shù)據(jù)集，同時提出一種改進(jìn)的DeepLab v3+模型。該模型使用輕量級網(wǎng)絡(luò)MobileNet v2作為骨干網(wǎng)絡(luò)，為了同時兼顧局部細(xì)節(jié)和全局語境，使用多尺度特征融合（Multi-scale Feature Fusion module, MSFF）模塊代替空洞空間金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）模塊，利用擴(kuò)張率依次增大的空洞卷積級聯(lián)模式改善信息丟失的問題。此外，對淺層特征和深層特征使用坐標(biāo)注意力機(jī)制以加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對于目標(biāo)的學(xué)習(xí)。

［結(jié)果與討論］?利用紅、綠和近紅外波段組合方式在梯田提取的精度和效果上表現(xiàn)最佳。相比于原始DeepLab v3+網(wǎng)絡(luò)，精確率、召回率、F1評分和交并比指標(biāo)分別提升4.62%、2.61%、3.81%和2.81%。此外，與UNet和原始DeepLab v3+相比，改進(jìn)的DeepLab v3+在參數(shù)量上和浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)有著更為優(yōu)越的性能，其參數(shù)量僅為UNet的28.6%和原始DeepLab v3+的19.5%，同時浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)僅為UNet和DeepLab v3+的1/5。這不僅提高了計算效率，也使得改進(jìn)后的模型更適用于資源有限或計算能力較低的環(huán)境中。

［結(jié)論］深度學(xué)習(xí)在高分辨率遙感影像梯田識別中具有較高的精度，有利于為梯田精細(xì)化監(jiān)測和管理提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：?梯田提??；遙感；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；高分六號衛(wèi)星；DeepLab v3+

Fig.1 ?Location and sample distribution in Yuanyang county

Fig. 2 ?The process of constructing the terrace identification dataset

Fig. 3 ?Structure of improved DeepLab V3+

Fig. 4 ?Extraction results of terraced fields in test areas under different band combinations

Fig. 5 ?Results of identification of terraces and typical areas in Yuanyang county

Fig. 6 ?The spatial distribution of terraced fields in Yuanyang county across different slopes

Fig. 7 ?The spatial distribution of terraced fields in Yuanyang county across different elevations

Fig. 8 ?Comparison of local details in extraction results obtained using different algorithms

作

者

簡

介

張軍?副研究員

張軍，博士，副研究員，現(xiàn)為云南大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院碩士生導(dǎo)師，中國遙感應(yīng)用協(xié)會理事。主要從事遙感信息提取、境外罌粟替代種植遙感監(jiān)測等方向的教學(xué)與科研工作。在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and?Remote Sensing》《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報》《林業(yè)科學(xué)》《測繪科學(xué)》等期刊發(fā)表論文20余篇，作為主要完成人獲得高分專項(xiàng)衛(wèi)星應(yīng)用優(yōu)秀成果獎三等獎、完成的境外罌粟替代項(xiàng)目為學(xué)習(xí)強(qiáng)國所登載。

來源：《智慧農(nóng)業(yè)（中英文）》2024年第3期