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基于SLA-UNet的海水网箱养殖信息提取
1
作者 柯丽娜 由金浩 范剑超 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期93-102,共10页
网箱养殖是海水养殖中最重要的类型之一,各类网箱在遥感影像中形状不一,且背景复杂,以往的网箱提取方法,未能完全模拟人类的视觉行为,以及高效利用光谱信息。针对上述问题,提出深度多循环注意力光谱的U-Net网络模型(Spectral Loopy Atte... 网箱养殖是海水养殖中最重要的类型之一,各类网箱在遥感影像中形状不一,且背景复杂,以往的网箱提取方法,未能完全模拟人类的视觉行为,以及高效利用光谱信息。针对上述问题,提出深度多循环注意力光谱的U-Net网络模型(Spectral Loopy Attention U-Net,SLA-UNet)进行网箱养殖信息提取,使用基于最优尺度寻优(Estimation of Scale Parameter,ESP)的随机森林(Random Forest,RF)算法,去除波段运算后的冗余光谱信息,并添加类似人眼的注意力行为机制,深化影响网箱信息提取的重要特征通道,同时进行边缘补齐补充损失信息,实现了网箱养殖信息的高精度提取。选取广东省湛江市和海南省临高县作为研究区域,与Canny算子、Otsu算法、PCA_Kmeans算法、基于ESP的RF算法、U-Net模型提取结果进行对比,所提SLA-UNet模型近岸网箱的提取精度为98.3%,深海网箱提取精度平均值为98.9%,验证了SLA-UNet模型在网箱养殖识别中的有效性。 展开更多
关键词 网箱养殖 U-Net模型 多循环注意力机制 深度特征 高效光谱特征
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基于U-Net神经网络的浮筏养殖信息提取——以长海县为例
2
作者 由金浩 刘威 王权明 《绿色科技》 2024年第2期261-265,共5页
浮筏养殖是海水养殖中最重要的类型之一,对于浮筏养殖的精确提取尤为重要。然而浮筏在遥感影像中分布密集,且背景复杂,并且以往的浮筏提取方法,多为机器学习,未能挖掘浮筏养殖的深度特征,以及光谱信息的高效利用。针对上述问题,提出了U-... 浮筏养殖是海水养殖中最重要的类型之一,对于浮筏养殖的精确提取尤为重要。然而浮筏在遥感影像中分布密集,且背景复杂,并且以往的浮筏提取方法,多为机器学习,未能挖掘浮筏养殖的深度特征,以及光谱信息的高效利用。针对上述问题,提出了U-Net网络模型进行浮筏养殖信息提取,使用比值指数计算特征波段,去除冗余光谱信息,并添加深度神经网络,深化提取浮筏信息提取的深度特征通道,实现了浮筏养殖信息的高精度提取。选取长海县大长山岛作为研究区域,与Canny算子、Otsu算法、PCA_Kmeans算法提取结果进行了对比,U-Net模型浮筏养殖的提取总体精度为95.6%,与常用的机器学习算法相比,提取精度提高了9%~13%,验证了U-Net模型在浮筏养殖识别中的高效性。 展开更多
关键词 浮筏养殖 U-Net模型 比值指数 深度特征 光谱信息
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