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融合浅层特征的深度卷积神经网络互花米草遥感监测方法

朱玉玲 王建步 王安东 王锦锦 赵晓龙 任广波 胡亚斌 陈晓英 马毅

海洋科学2019，Vol.43Issue(7)：12-22,11.
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海洋科学2019，Vol.43Issue(7)：12-22,11.DOI:10.11759/hykx20190130001

融合浅层特征的深度卷积神经网络互花米草遥感监测方法

Remote-sensed monitoring of Spartina alterniflora using deep convolutional neural network method with fusion of shallow features

朱玉玲 1王建步 1王安东 2王锦锦 3赵晓龙 1任广波 1胡亚斌 1陈晓英 4马毅1

作者信息

  • 1. 自然资源部第一海洋研究所, 山东 青岛 266061
  • 2. 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理局, 山东 东营 257091
  • 3. 珠海欧比特宇航科技股份有限公司, 广东 珠海 519000
  • 4. 大连海事大学, 辽宁 大连116026
  • 折叠

摘要

关键词

深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)/浅层特征融合/湿地分类/互花米草(Spartina alterniflora Loisel)/黄河口

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

朱玉玲,王建步,王安东,王锦锦,赵晓龙,任广波,胡亚斌,陈晓英,马毅..融合浅层特征的深度卷积神经网络互花米草遥感监测方法[J].海洋科学,2019,43(7):12-22,11.

基金项目

国家自然科学基金项目(61601133,41706209) （61601133,41706209）

高分海岸带遥感监测与应用示范项目(41-Y30B12-9001-14/16) （41-Y30B12-9001-14/16）

海洋科学

OA北大核心CSTPCD

1000-3096

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