izpis_h1_title_alt

Application of temporal convolutional neural network for the classification of crops on Sentinel-2 time series
ID Račič, Matej (Avtor), ID Oštir, Krištof (Avtor), ID Peressutti, Devis (Avtor), ID Zupanc, Anže (Avtor), ID Čehovin Zajc, Luka (Avtor)

URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLIII-B2-2020/1337/2020/ Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
The recent development of Earth observation systems - like the Copernicus Sentinels - has provided access to satellite data with high spatial and temporal resolution. This is a key component for the accurate monitoring of state and changes in land use and land cover. In this research, the crops classification was performed by implementing two deep neural networks based on structured data. Despite the wide availability of optical satellite imagery, such as Landsat and Sentinel-2, the limitations of high quality tagged data make the training of machine learning methods very difficult. For this purpose, we have created and labeled a dataset of the crops in Slovenia for the year 2017. With the selected methods we are able to correctly classify 87% of all cultures. Similar studies have already been carried out in the past, but are limited to smaller regions or a smaller number of crop types.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:deep learning, multi-temporal classification, sequence data, crop classification, Sentinel-2
Vrsta gradiva:Drugo
Tipologija:1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:FGG - Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Recenzirani rokopis
Leto izida:2020
Št. strani:Str. 1337-1342
PID:20.500.12556/RUL-135502 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:528.7:629.783
DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-1337-2020 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:95106563 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:16.03.2022
Število ogledov:772
Število prenosov:52
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del monografije

Naslov:XXIV ISPRS Congress, 31 Aug - 2 Sep on-line, Nice, France : Commission II (Volume XLIII-B2-2020)
Uredniki:N. Paparoditis
Kraj izida:[S. l.]
Založnik:ISPRS
Leto izida:2020
COBISS.SI-ID:33086979 Povezava se odpre v novem oknu
Naslov zbirke:ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Številčenje v zbirki:Vol. XLIII-B2-2020

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:globoko učenje, več-časovna klasifikacija, sekvenčni podatki, klasifikacija poljščin, Sentinel-2

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj