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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
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平菇种质资源的遗传多样性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以43个平菇栽培菌株和11个野生菌株为材料,通过子实体颜色差异初步分类,采用拮抗法和ITS序列分析相结合的方法,对供试菌株的遗传多样性进行分析。结果表明,颜色差异较大的菌株,拮抗试验差异显著;通过拮抗法将54个菌株分为32个差异菌株;通过ITS序列分析并构建系统发育树将54个菌株聚为2个大类,2个大类遗传关系相对较远、独立进化,最终将54个菌株鉴定为36个差异菌株;拮抗试验结果与ITS序列分析结果基本一致,但第Ⅵ—Ⅸ组有较大差异。因此,拮抗试验结合ITS序列分析法可作为菌种鉴定的一个手段。 相似文献
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以云研73-477、热垦525、热研7-33-97及RRII105等4个品种的橡胶树老幼态8月龄籽苗芽接苗为试验材料,对其叶片的叶柄长、叶长、叶宽、宽基距、脉左宽、叶脉数、叶面积、叶厚、干重及脉左宽/叶宽等10个指标进行测量,比较分析橡胶树老幼态芽接无性系叶片形态的差异性。结果表明,橡胶树幼态芽接无性系的叶长、叶柄长、叶宽、宽基距、脉左宽、叶脉数、叶面积及干重均大于老态芽接无性系,叶厚小于老态芽接无性系;所测4个品种除脉左宽/叶宽差异不显著外,其它叶片性状在老幼态芽接无性系间的差异均达到显著(P0.05)或极显著水平(P0.01)。 相似文献
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