【摘 要】
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为解决沙漠腹地绿洲遥感图像植物群落背景较易混淆,仅用传统的基于像元光谱信息的图像处理方法未能充分利用其图像特征信息,使得提取效果不佳的问题,针对地物类内特征复杂、
【机 构】
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新疆大学干旱生态环境研究所,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆大学资源与环境科学学院,北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1703237).
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为解决沙漠腹地绿洲遥感图像植物群落背景较易混淆,仅用传统的基于像元光谱信息的图像处理方法未能充分利用其图像特征信息,使得提取效果不佳的问题,针对地物类内特征复杂、类间边界模糊的特点,以连续分布的区域为研究对象,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的高分辨率遥感影像植物群落自动分类方法。切分无人机影像获得规则块图像,利用基于CNN的VGGNet和ResNet模型分别对块图像的特征进行抽象与学习,以自动获取更加深层抽象、更具代表性的图像块深层特征,
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