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基于无人机遥感的荒漠草原微斑块识别研究
文献摘要：
荒漠草原是草原的极限状态,也是草原向荒漠过渡的一类草原.荒漠草原不同群落斑块之间的识别是评价草原荒漠化的一个重要指标.探索一种高效、快速的识别荒漠草原不同群落斑块之间的分布情况对动态监测草原荒漠化进程和合理开发草地资源有重要意义.本文以无人机搭载高光谱仪进行荒漠草原遥感影像数据采集,利用主成分分析(PCA)对数据进行降维.通过对卷积神经网络进行改进,将不同卷积层的特征进行融合,进而提出一种具有多层特征融合的2D卷积神经网络(MFF-2DCNN)识别方法.结果表明,该模型对荒漠草原微斑块识别总体精度达92.23％,与SVM、KNN和原始2D-CNN相比分别提升4.35、25.71、0.95个百分点.无人机遥感与卷积神经网络的有效结合为荒漠草原不同群落斑块之间的识别分类提供新思路.
文献关键词：
高光谱图像;卷积神经网络;识别分类;荒漠草原;微斑块;无人机
中图分类号：
作者姓名：
张涛;杜建民
作者机构：
内蒙古农业大学机电工程学院, 内蒙古呼和浩特010018
文献出处：
引用格式：
[1]张涛;杜建民-.基于无人机遥感的荒漠草原微斑块识别研究)[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2022(06):50-58
A类：
B类：
无人机遥感,荒漠草原,微斑块,斑块识别,原是,极限状态,荒漠化,合理开发,发草,草地资源,搭载,光谱仪,遥感影像数据,卷积层,多层特征融合,MFF,2DCNN,总体精度,KNN,百分点,有效结合,识别分类,高光谱图像
AB值：
0.245989
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