A novel super-resolution urban green space segmentation network generating 0.2m resolution urban green space results using low-resolution imagery
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Accurate mapping of urban green space (UGS) is crucial for urban planning and ecology. High-resolution drone images are often used for UGS identification, but their high cost limits large-scale mapping. To address this, we propose SR-UGSnet, a super-resolution segmentation framework that reconstructs low-resolution remote sensing images using spatial redundancy from high-resolution data. The framework combines CNN and Transformer-based semantic segmentation to refine these images, improving segmentation from 0.8 m to 0.2 m resolution. SR-UGSnet shows robustness against mislabeled training data and achieves an overall accuracy (OA) of 83.21%-83.65% and IOU scores of 62.38%-64.23%. Our approach outperforms other greenfield mapping products, demonstrating the potential of using low-resolution imagery for high-resolution UGS segmentation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A novel super-resolution urban green space segmentation network generating 0.2m resolution urban green space results using low-resolution imagery
- Date Crossref
- 16/08/2025
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Guizhou Normal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nanjing Surveying and Mapping Research Institute (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Guizhou Water Conservancy and Hydropower Survey and Design Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Geography and Environmental Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guizhou First Surveying and Mapping Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Guizhou Second Surveying and Mapping Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Guizhou Normal University, Nanjing Surveying and Mapping Research Institute (China) et Guizhou Water Conservancy and Hydropower Survey and Design Institute, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.