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草原荒漠化会严重破坏草原生态平衡,荒漠草原地物分类已成为草原监测管理的关键问题。本文通过构建无人机高光谱遥感系统,解决了原有草原调查方式上效率低与空间分辨率不足问题;构建高分辨率图像卷积神经网络(HR-CNN)解决了荒漠草原地表微斑块精细化分类问题;与ResNet34、GoogLeNet、常规卷积神经网络模型进行对比,总体上HR-CNN模型表现更优,总体分类精度与Kappa系数分别为98.27%、96.63。在相同迭代次数条件下,模型构建速度上,HR-CNN相较其它三类模型分别提升65.88%、65.71%、13.77%。模型内存占有量上,HR-CNN相较其它三类模型分别降低92.11%、79.21%、43.64%。该网络模型是轻量化卷积在荒漠草原地物分类研究中的有效探索,可为后续草原地物分类提供新思路。 相似文献
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