農學報導
改變衛星影像:精準農業創新融合方法
刊登日:113/11/25
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文章來源 : 農業科技決策資訊平台 2024-11-25
遠端遙控在監測農業方面發揮著至關重要的作用,但目前的衛星感測器經常在空間分辨率和時間分辨率之間無法兼顧。高空間解析度影像雖然詳細,但經常受到雲干擾等限制,降低了在變化快速的環境中發揮實用性。反之,具有更好即時解析度的影像缺乏精確分析所需的空間細節。
研究團隊採用深度學習與傳統回歸結合,利用超解析生成對抗網絡(SRGAN)與偏最小二乘回歸(PLSR)模型進行融合,將Gaofen-1和Sentinel-2的數據進行有效整合,在多個農業地點進行廣泛測試,以評估StarFusion相較於現有技術的性能。
研究發現StarFusion成功融合高解析度和中解析度影像,保持了空間細節,在雲層覆蓋較多的地區仍能生成高品質影像,並能夠有效處理空間異質性和有限的雲影像可用性問題。
此項研究發表在2024年7月《Remote Sensing》,此項研究貢獻在於StarFusion方法提供高解析度影像,有助於詳細的作物監測、產量預測及災害評估,在氣候條件惡劣的地區,能夠克服雲層干擾問題,隨著技術的進步,未來StarFusion將在提升農業生產力和永續性方面發揮關鍵作用。【延伸閱讀】- 運用深度機器學習分析韓國飼料作物生產數據及氣候影響性研究
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孫*華(達人級會員)發表於 113/11/25
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