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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第49卷

期数:

2021年第12期

页码:

173-180

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2021-06-20

文章信息/Info

Title:

Study on high-precision classification of Aconitum leucostomum Worosch and pasture based on deep learning

作者:

范宏¹; 2; 刘素红³; 陈吉军⁴; 沈江龙¹; 2; 乔雪丽¹; 2; 郑江华¹; 2

1.新疆大学资源与环境科学学院，新疆乌鲁木齐 830046； 2.新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，新疆乌鲁木齐 830046；3.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； 4.新疆治蝗灭鼠指挥部办公室，新疆乌鲁木齐 830046

Author(s):

Fan Hong; et al

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

Keywords:

-

分类号:

TP391.41；S127

DOI:

-

文献标志码:

A

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。

Abstract:

-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2020-11-06
基金项目：新疆维吾尔自治区高校科研计划(编号：XJEDU2019I010)；2018年新疆治蝗灭鼠指挥办公室委托项目。
作者简介：范宏(1994—)，男，安徽阜阳人，硕士研究生，主要研究方向为遥感与草原灾害防治。E-mail：1025288556@qq.com。
通信作者：郑江华，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为遥感与地理信息系统应用研究。E-mail：zheng_jianghua@126.com。

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更新日期/Last Update: 2021-06-20