【摘 要】
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由于森林资源的重要性和不可替代性,准确识别树种是研究和保护森林资源的基础。本研究采用ROI(感兴趣区域)截取及直方图均衡化的图像增强方法对原始数据集进行预处理,基于调
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31570712)
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由于森林资源的重要性和不可替代性,准确识别树种是研究和保护森林资源的基础。本研究采用ROI(感兴趣区域)截取及直方图均衡化的图像增强方法对原始数据集进行预处理,基于调整和优化的Lenet 5卷积神经网络模型结构,对无干扰背景下的水曲柳、家榆和白桦等5种典型东北林木的树皮纹理RGB图像自动提取特征,进行分类识别。结果表明,该卷积神经网络对5种树种的识别正确率达到95.8%。为林业资源管理节约人工定义树皮纹理特征的成本,为计算机自动识别树种提供更高效、更准确和鲁棒性更强的方法。
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