| 应用U-Net模型和多时相Landsat-8影像对森林植被的分类 |
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| 引用本文： | 杨丹,李崇贵,常铮,李煜,雷田旺. 应用U-Net模型和多时相Landsat-8影像对森林植被的分类[J]. 东北林业大学学报, 2021, 49(9): 55-59,66. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2021.09.011 |
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| 作者姓名： | 杨丹 李崇贵 常铮 李煜 雷田旺 |
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| 作者单位： | 西安科技大学,西安,710054;西安交通工程学院 |
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| 摘 要： | 为了探讨深度学习全卷积神经网络模型(U-Net)在多时相Landsat-8影像上的森林植被分类效果,以黑龙江孟家岗林场为研究区,采用多时相的Landsat-8影像为数据源,根据各森林类别多时相的光谱曲线确定分类的最佳时相,并对优化后的U-Net模型进行训练并验证.同时,进一步构建多时相植被指数特征,训练分类模型并对森林植被进行分类,比较优化后的U-Net分类方法和最大似然分类法的分类精度.结果表明:加入多时相植被指数的U-Net模型分类精度为83.5％,比单一时相分类精度高6.1％;优化后的U-Net模型分类方法精度明显高于最大似然分类方法,说明加入多时相植被指数的U-Net模型分类方法可以有效的提高森林分类精度.
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| 关 键 词： | Landsat8多时相影像 U-Net模型 最大似然法 植被指数 森林分类 |
Classification of Forest Vegetation Based on U-Net Model for Multi-temporal Landsat-8 Images |
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| Yang Dan,Li Chonggui,Chang Zheng,Li Yu,Lei Tianwang. Classification of Forest Vegetation Based on U-Net Model for Multi-temporal Landsat-8 Images[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2021, 49(9): 55-59,66. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2021.09.011 |
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| Authors: | Yang Dan Li Chonggui Chang Zheng Li Yu Lei Tianwang |
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