自然资源遥感2022，Vol.34Issue(2)：152-161,10.DOI:10.6046/zrzyyg.2021202
基于多维卷积神经网络的多源高分辨率卫星影像茶园分类
Classification of tea garden based on multi-source high-resolution satellite images using multi-dimensional convolutional neural network
摘要
关键词
武夷山市/茶园/卷积神经网络/语义分割/U-Net/1D-CNN/Sentinel-2/Google影像分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
廖廓,聂磊,杨泽宇,张红艳,王艳杰,彭继达,党皓飞,冷伟..基于多维卷积神经网络的多源高分辨率卫星影像茶园分类[J].自然资源遥感,2022,34(2):152-161,10.基金项目
福建省气象局开放式研究基金项目"遥感与机器算法对厦门城市PM2.5浓度预测研究"(编号:2020KX03)、福建省气象局开放式研究基金项目"基于误差理论的全球蒸散发产品武夷山季风变化敏感区质量评估研究"(编号:2021kfm03). （编号:2020KX03）
