典型文献
基于无人机高光谱遥感和3D-ResNet的荒漠草原地物分类
文献摘要：
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卷积核的不同卷积核数量的3D-ResNet18-A、3D-ResNet18-B和3D-ResNet18-C模型对采集到的荒漠草原高光谱数据进行地物分类.结果表明,两种经典模型对荒漠草原中植被、裸土展现出较好的分类效果,而改进为3D卷积核的3D-ResNet模型具备更佳的分类效果,同时对小样本地物具备更强分类性能,其中3D-ResNet18-B的分类性能最好,对植被、土壤、阴影和其他四种地物的总体分类精度达到97.73％.无人机高光谱遥感系统和3D-ResNet模型的深度融合为地物精细分类与统计奠定基础.
文献关键词：
无人机;高光谱;荒漠草原;深度学习;地物分类;3D—ResNet
中图分类号：
作者姓名：
张燕斌;杜健民;王圆;皮伟强;高新超
作者机构：
内蒙古农业大学机电工程学院,呼和浩特市,010010;内蒙古农业大学职业技术学院,内蒙古包头,014109;鄂尔多斯应用技术学院,内蒙古鄂尔多斯,017000
文献出处：
引用格式：
[1]张燕斌;杜健民;王圆;皮伟强;高新超-.基于无人机高光谱遥感和3D-ResNet的荒漠草原地物分类)[J].中国农机化学报,2022(04):66-73
A类：
B类：
无人机高光谱,高光谱遥感,荒漠草原,地物分类,草原生态,工地,地面调查,航天航空,航空遥感,遥感调查,满足要求,遥感系统,高光谱分辨率,高空间分辨率,度荒,硬件基础,VGG16,ResNet18,卷积核,核数,高光谱数据,裸土,分类效果,小样本,分类性能,对植,阴影,种地,分类精度,精细分类,分类与统计
AB值：
0.274909
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