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为探究沙丘形态数据集构建及自动分类方法,解决沙丘形态信息数据库缺失等问题,以内蒙古西部典型沙丘为研究对象,通过无人机正射影像技术采集6种典型沙丘形态数据,并结合GF-2号遥感数据采用数据增强方式构建沙丘形态数据集。通过迁移学习策略的VGGNet和ResNet模型对沙丘形态的深层语义特征进行解析与学习,自动获取更具有代表性的图像纹理特征,以此提出一种基于卷积神经网络(CNN)提取不同沙丘形态特征自动分类的方法。结果表明,基于迁移学习的VGG16模型在四种模型中分类准确率最高,达到88.14%;优化后的ResNet18模型与ResNet50模型的分类精度分别从84.04%、85.25%提升到92.79%、88.91%;优化后的ResNet18+模型表现出最佳的分类效果,准确率达到92.79%,更适用于沙丘形态的高精度自动分类。 相似文献
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