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森林遥感影像数据在采集过程中会因为光照的影响产生阴影区域,为了解决这些阴影区域对单棵树木检测的干扰问题,该研究在快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster RCNN)目标检测框架基础上,提出基于生成对抗网络的抗阴影树木检测方法(GenerativeAdversarialBasedFasterRegionConvolutionalNeural Networks,GA-FasterRCNN),通过采用基于对抗生成策略的树木生成器,提高分类网络对树木信息的敏感度,降低阴影的干扰。该研究对3块树木阴影与郁闭度各不相同的测试样地高分遥感影像进行了树木检测试验,并与现存的3种算法进行了对比。结果显示,基于生成对抗网络的抗阴影干扰树木检测方法在3块样地的综合性能指标F1值分别达到了78.4%、91.6%和81.7%,均高于另外3种算法,并且树木识别准确率比现有方法有了明显的提高,漏检数和误检数也均明显减少。此外,在采用不同特征提取网络时该算法依然能保持其检测的稳定性。研究结果表明通过对抗生成训练策略学习表征树木的最少特征信息可有效降低阴影对树木检测的干扰。 相似文献
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