遥感影像语义分割在农业中的应用及相关研究

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摘 要：随着遥感技术的快速发展，农业遥感图像在农业生产监测中发挥着重要作用。然而，传统的人工解译方法效率低下，难以满足大规模农业遥感图像处理的需求。本文提出了一种基于卷积神经网络的农业遥感图像语义分割方法，目的是为了实现自动化解译，提高效率。首先，构建农业遥感图像数据集，并通过软件对图像进行类别标注；其次，采用数据增强技术扩充数据集规模；然后，将SegNet、DeepLabV3和DGCN三种语义分割模型进行训练及测试，其实验结果表明DeepLabV3模型的分割效果最佳；最后，将DeepLabV3模型应用于实践，验证了其在农业土地利用监测中的实际应用价值。（剩余3367字）