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摘要
针对传统算法提取遥感图像分类特征不全，及识别农作物分类准确率不高的问题，以无人机遥感图像为数据源，提出改进U-Net模型对研究区域薏仁米、玉米等农作物进行分类识别。实验中首先对遥感影像进行预处理，并进行数据集标注与增强；其次通过加深U-Net网络结构、引入SFAM模块和ASPP模块，多级多尺度特征聚合金字塔方法等对算进行法改进，构建改进的U-Net算法，最后进行模型训练与改进修正。实验结果表明：总体分类精度OA达到88.83%，均交并比MIoU达到0.52，较传统U-Net模型、FCN模型和SegNet模，在分类指标和精度上都有明显的提升。
- 出版日期2022
- 单位吉林农业大学
