【摘 要】
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森林作为一项可再生资源在人类文明的生存发展中扮演着重要的角色,及时的了解森林资源的存量及相应分布状况,是林业可持续发展的基础,同时森林植被类型的正确识别为保护森林资源提供依据和基础。然而植被类型分类有较大的难度,体现在不同植被间光谱信息相似,并且同种植被还会表现出不同的遥感解译标志。传统基于像元的分类方法应用于高分辨率遥感影像分类时,已不能充分利用其高分辨率、丰富的几何纹理信息的优势,只能学习到影
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森林作为一项可再生资源在人类文明的生存发展中扮演着重要的角色,及时的了解森林资源的存量及相应分布状况,是林业可持续发展的基础,同时森林植被类型的正确识别为保护森林资源提供依据和基础。然而植被类型分类有较大的难度,体现在不同植被间光谱信息相似,并且同种植被还会表现出不同的遥感解译标志。传统基于像元的分类方法应用于高分辨率遥感影像分类时,已不能充分利用其高分辨率、丰富的几何纹理信息的优势,只能学习到影像浅层特征,无法解决植被分类难点。因此本文针对上述植被信息提取存在的问题进行研究,使用深度学习进行植被提取,具体内容及结论如下:（1）在云台山地区植被类型分类中,将研究区树种分为十三种类别。组建小队进行野外数据采样,从而获取云台山部分植被的分布情况,并用于之后数据集的制作。（2）使用野外调查中植被的详细位置,借助易康（e Cognition）、Arc GIS、Arc GIS Pro,对无人机航拍图像进行像素级标注,建立植被覆盖图像数据集。（3）在网络中添加注意力机制,并通过不同位置添加注意力机制所表现出的实验精度与分割效果,确定了注意力机制所添加的最佳方案。结合注意力机制以及针对数据不平衡问题进而优化损失函数,设计出高分辨遥感影像植被提取模型,实现对高分影像的高精度提取,充分学习影像的光谱空间纹理信息和深层语义信息。（4）提取了云台山植被与非植被区域,并使用改进的U-Net++、U-Net、Seg Net进行实验对比,借助忽略边缘预测法,预测实验区植被分类情况,与提取出的植被非植被分布情况进行结合,制作植被专题图。之后对专题图进行精度验证,实验结果证明了改进的UNet++优于U-Net、Seg Net,精度达到84.79%,Kappa系数达到0.8215。并且分割结果连贯,无“椒盐”现象。该论文有图30幅,表11个,参考文献55篇。
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