| 基于深度学习的白喉乌头与牧草高精度分类研究 |
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| 引用本文： | 范宏,刘素红,陈吉军,沈江龙,乔雪丽,郑江华.基于深度学习的白喉乌头与牧草高精度分类研究[J].江苏农业科学,2021,49(12):173-180. |
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| 作者姓名： | 范宏 刘素红 陈吉军 沈江龙 乔雪丽 郑江华 |
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| 作者单位： | 新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;北京师范大学环境遥感与数字城市北京重点实验室,北京100875;新疆治蝗灭鼠指挥部办公室,新疆乌鲁木齐830046 |
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| 摘 要： | 采用无人机获取白喉乌头危害草原区的1 cm空间分辨率的无人机数字正射影像,分别在5×5、10×10、20×20、40×40、80×80像素5个尺度下选取白喉乌头和普通牧草2类训练样本,使用VGG16、VGG19、ResNet50等3种模型对图像切片的特征进行学习,以获取图像切片的深层特征,进而实现对2类地物的分类提取.对比5个分割尺度下3种模型得到的分类精度,发现不同的分割尺度对分类精度有明显影响,随着分割尺度的增加分类精度呈现出先升高再降低的趋势,在40×40像素尺度下3种方法都得到了最高的分类精度,分别为95.31％、96.88％、93.75％,白喉乌头的分类验证精度分别为86.52％、92.77％、93.81％.对分类结果进行分析发现,在40×40像素的尺度下对应的地面实际范围是40 cm×40 cm,与白喉乌头的单株长宽接近,能较好地提取白喉乌头整株的深层特征.
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 毒害草 无人机影像 图像识别 白喉乌头 牧草 |
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