【摘 要】
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针对传统逐像素对胡杨林进行识别的方法忽略了相邻像元之间的空间关联性及识别精度低等问题,结合不同层次的特征知识,提出一种多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别方法。借
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学软件学院,新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学新疆绿洲生态重点实验室,中国科学院新疆生态与地理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31570536、61163029、61562084、U1703102).
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针对传统逐像素对胡杨林进行识别的方法忽略了相邻像元之间的空间关联性及识别精度低等问题,结合不同层次的特征知识,提出一种多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别方法。借助边缘滤波对原始图像进行降噪,保留待识别物体的边缘信息提高局域平滑度;将提取的多重空间特征作为多模态模型(CNN _ LSTM)的输入,在进行时间和空间扩展的同时进一步挖掘图像中胡杨的深层语义特征,采用SoftMax分类器实现胡杨林的正确识别。实验结果表明,该方法优于传统的胡杨林识别方法。
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