利用众包标签和混合视觉变换器及ConvNeXt分割模型增强遥感图像中的海带森林检测

本研究针对海带森林检测的准确性不足问题，提出了一种将众包标签与先进人工智能模型相结合的新方法，利用Landsat图像开发快速且准确的海带冠层检测管道。研究发现，通过训练混合视觉变换器与ConvNeXt模型，结合不同图像尺寸的数据，能够显著提高识别精度，达到了识别四分之三海带冠层像素的高检测率，展示了该方法在环境监测中的巨大潜力。