﻿%0 Journal Article
%A张江南
%A李吉龙
%A王永杰
%A吕文羽
%A于瑷源
%A李文博
%+青岛农业大学网络信息管理处;济南浪潮数据技术有限公司;中国人民解放军93046部队;青岛农业大学理学与信息科学学院;
%T基于遥感图像的农作物干旱检测方法
%!基于遥感图像的农作物干旱检测方法
%8 2023-11-08
%D 
%V 
%N 
%J 青岛农业大学学报(自然科学版)
%P Online
%& 
%R 
%B 青岛农业大学学报(自然科学版)
%@ 1674-148X
%L 37-1459/N
%U https://link.cnki.net/urlid/37.1459.N.20231107.0951.004
%X 针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题，提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络，结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术，通过有效融合高层和低层特征信息，减少信息损失，增强特征提取效果，提高农作物干旱边界的识别效果。使用该方法进行基于遥感图像的干旱检测，像素精度为91.05%，平均像素精度为76.19%，结果明显优于其他现有模型。
%K 遥感图像;;编码-解码神经网络;;农作物;;干旱检测;;多尺度注意力池化
%W 学报编辑部0532-58957813; http://xuebao.qau.edu.cn/; http://lyxi.cbpt.cnki.net/
