Abstract：
为制定适合河道型水库的网箱养殖信息提取方法，实现水库网箱养殖自动化精准提取，该文基于“U”型编解码结构，顾及多尺度特征信息，通过引入残差单元（RU）、高效多尺度注意力（EMA）、改进级联多尺度卷积（MCP）以及嵌入多尺度特征（IAC）等模块改进深度学习网络构建EAMRNet模型，以闽江流域水口库区为研究区，开展水库网箱养殖信息提取研究。结果表明，EAMRNet模型提取的交并比（IoU）、召回率（Recall）、精准率（Precision）、F
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
测绘科学
Year： 2024
Issue： 10
Volume： 49
Page： 133-145
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
