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11.
基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。 相似文献
12.
通过烟后种植不同密度的苦荞田间试验,探讨不同种植密度对烟后苦荞产量及生物性状的影响。结果表明,不同种植密度对苦荞的生育期影响不明显,对主茎节数、一级分枝、茎粗、千粒重等生物性状影响不显著,株高、单株粒数、单株粒重在不同种植密度下差异均显著,表现出与种植密度呈负相关性。不同种植密度产量差异极显著,种植密度为135万株/hm~2产量最高,达2 366.79 kg/hm~2;其次为150万株/hm~2,达2 133.44 kg/hm~2;种植密度为90万株/hm~2产量最低,仅为1 733.42 kg/hm~2;种植密度由135万株/hm~2增加到150万株/hm~2,产量呈有所降低的趋势。通过试验结果综合分析表明,在玉溪市生态环境条件下,烟后种植苦荞的最佳种植密度控制在135万~150万株/hm~2,烟后苦荞田间生长的综合生物性状较好,同时能获得较高的产量。 相似文献
13.
14.
当前,信息技术已成为推动经济增长最先进的生产力之一。我国已经制定了信息化战略规划,与此同时,新疆也制定了以信息化带动传统产业发展的战略。对新疆维吾尔自治区农村信息化建设的现状进行了总结,找出其中存在的问题并进行了原因分析,根据新疆农业高校在农业信息化中所起的作用提出合理可行的改进措施,希望能够对新疆的农业信息化发展提供一些借鉴。 相似文献
15.
本刊记者报道2011年9月24~25日,由中国畜牧兽医学会、动物营养学分会和国家生猪产业技术体系主办,浙江省农业科学院和广东省农业科学院联合承办的第六届全国猪营养学术研讨会暨国家生猪产业技术体系猪营养与健康养殖技术论坛,在浙江杭州召开。 相似文献
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