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基于深度学习的寒旱区多时序影像土地利用及变化监测 ——以新疆莫索湾垦区为例

袁盼丽 汪传建 赵庆展 王学文 任媛媛 杨启原

干旱区地理2021，Vol.44Issue(6)：1717-1728,12.
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干旱区地理2021，Vol.44Issue(6)：1717-1728,12.DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2021.06.20

基于深度学习的寒旱区多时序影像土地利用及变化监测 ——以新疆莫索湾垦区为例

Dynamic monitoring of land-use/land-cover change in cold and arid region based on deep learning:A case study of Mosuowan reclamation area in Xinjiang

袁盼丽 1汪传建 2赵庆展 3王学文 4任媛媛 1杨启原2

作者信息

  • 1. 石河子大学信息科学与技术学院,新疆 石河子 832003
  • 2. 兵团空间信息工程技术研究中心,新疆 石河子832003
  • 3. 兵团工业技术研究院,新疆 石河子 832003
  • 4. 安徽大学互联网学院,安徽 合肥 230039
  • 折叠

摘要

关键词

遥感影像/长时间序列/深度学习/DeepLabv3+/地物分类/动态监测

引用本文复制引用

袁盼丽,汪传建,赵庆展,王学文,任媛媛,杨启原..基于深度学习的寒旱区多时序影像土地利用及变化监测 ——以新疆莫索湾垦区为例[J].干旱区地理,2021,44(6):1717-1728,12.

基金项目

国家重点研发计划项目(2017YFB0504203) （2017YFB0504203）

新疆生产建设兵团科技计划项目(2017DB005)资助 （2017DB005）

干旱区地理

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6060

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