基于无人机高光谱遥感和3D-ResNet的荒漠草原地物分类     

张燕斌  杜健民  王圆  皮伟强  高新超 《中国农机化学报》2022,(4):66-73

荒漠草原生态信息调查与统计的瓶颈是效率与精度,传统的人工地面调查效率低,航天航空遥感调查受空间分辨率限制,精度难以满足要求.建立的无人机高光谱遥感系统兼具高光谱分辨率、高空间分辨率和高效性等优势,为基于遥感的高精度荒漠草原生态信息调查与统计提供硬件基础.利用深度学习经典网络模型VGG16与ResNet18和改进为3D卷...  相似文献   

基于无人机高光谱的荒漠草原地表微斑块分类研究     

王胜利  郝飞  毕玉革  高新超  金额尔都木吐  杜健民 《山东农业大学学报(自然科学版)》2023,(3):413-419

草原荒漠化会严重破坏草原生态平衡，荒漠草原地物分类已成为草原监测管理的关键问题。本文通过构建无人机高光谱遥感系统，解决了原有草原调查方式上效率低与空间分辨率不足问题；构建高分辨率图像卷积神经网络(HR-CNN)解决了荒漠草原地表微斑块精细化分类问题；与ResNet34、GoogLeNet、常规卷积神经网络模型进行对比，总体上HR-CNN模型表现更优，总体分类精度与Kappa系数分别为98.27%、96.63。在相同迭代次数条件下，模型构建速度上，HR-CNN相较其它三类模型分别提升65.88%、65.71%、13.77%。模型内存占有量上，HR-CNN相较其它三类模型分别降低92.11%、79.21%、43.64%。该网络模型是轻量化卷积在荒漠草原地物分类研究中的有效探索，可为后续草原地物分类提供新思路。  相似文献