
基于深度学习的白喉乌头与牧草高精度分类研究.docx
3页基于深度学习的白喉乌头与牧草高精度分类研究 范宏 刘素红 陈吉军 沈江龙 乔雪丽 郑江华摘要: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層特征关键词:卷积神经网络;毒害草;无人机影像;图像识别;白喉乌头;牧草: TP391.41;S127文献标志码: A:1002-1302(2021)12-0173-08 -全文完-。
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