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基于CNN和農(nóng)作物光譜紋理特征進行作物分布制圖
關鍵詞：農(nóng)作物 遙感 分類 cnn 紋理信息
摘要：以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)為代表的深度學習技術,在農(nóng)作物遙感分類制圖領域具有廣闊的應用前景。以多時相Landsat 8多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源,搭建CNN模型對農(nóng)作物進行光譜特征提取與分類,并與支撐向量機(SVM)常規(guī)分類方法進行對比。進一步引入影像紋理信息,利用CNN對農(nóng)作物光譜和紋理特征進行提取,優(yōu)化作物分布提取結果。實驗表明:①基于光譜特征的農(nóng)作物分布提取,驗證結果對比顯示,CNN對應各類別精度、總體精度均優(yōu)于SVM,其中二者總體精度分別為95.14%和91.77%;②引入影像紋理信息后,基于光譜和紋理特征的CNN農(nóng)作物分類總體精度提高至96.43%,Kappa系數(shù)0.952,且分類結果的空間分布更為合理,可有效區(qū)分花生、道路等精細地物,說明紋理特征可用于識別不同作物?；诠庾V和紋理信息的CNN特征提取,可面向種植結構復雜區(qū)域實現(xiàn)農(nóng)作物精準分類與分布制圖。
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