【摘 要】
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对多光谱数据的降维处理可以使其得到更好的应用,同时也有助于基于深度学习的单木树冠检测与分割研究任务。但如何使用合适的降维方法以提高单木检测与分割的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征提取（主成分分析,独立成分分析）和波段选择（最佳指数因子,标准假彩色合成）共四种降维方法生成不同的数据集用于训练三种用于单木树冠检测的目
【基金项目】
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浙江省自然科学基金委员会-青山湖科技城管委会联合基金项目（LQY18C160002）； 国家自然科学基金两化融合项目（U1809208）； 浙江省自然科学基金（LQ20F020005）项目；
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对多光谱数据的降维处理可以使其得到更好的应用,同时也有助于基于深度学习的单木树冠检测与分割研究任务。但如何使用合适的降维方法以提高单木检测与分割的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征提取（主成分分析,独立成分分析）和波段选择（最佳指数因子,标准假彩色合成）共四种降维方法生成不同的数据集用于训练三种用于单木树冠检测的目标检测网络（FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN）和两种用于单木树冠分割的实例分割网络（Mask R-CNN,Blend Mask）。并评估不同的模型各自在单木树冠检测和分割任务上的精度。其中由标准假彩色合成降维方法无论是在单木树冠检测任务还是在单木树冠检测任务中都有最好的表现,而最佳指数因子和独立成分分析的精度较低。主成分分析法的精度则处于之间。其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高,Blend Mask对树冠的分割效果最优。实验结果表明:基于波段选择的降维方法在选择到合适的波段情况下要优于特征提取的降维方法,同时也更加稳定。而特征提取的降维方法效果总体上要低于波段选择的方法。在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测与分割研究提供了有用的实验参考。
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