基于高分辨率影像的北疆农作物分类研究
发布时间:2024-11-02 19:56
农作物的种植结构和面积是预测农业生产力及人口承载力的重要数据源,及时、准确地获取区域尺度上的作物种植信息具有重要的意义。随着商业小卫星和无人机遥感技术的快速发展,高分辨率遥感影像已经广泛应用于农业领域。空间分辨率的提高,地物的细节信息明显,如几何结构、纹理特征等。同时,像元的光谱信息弱化。在影像中,同类地物内的方差增大,异类地物间的差异减小。像素的光谱信息较弱,仅利用光谱信息分析的方法不在适用于高分辨率影像。作物种植大多是田块种植,套种的方式基本不存在了,提取的作物种植信息也应该是块状连片的区域。然而,高分辨率影像普遍受到“同物异谱”与“异物同谱”等现象的影响,作物长势也存在差异,会在空间上表现出不同程度的差异。因此,本文从高分辨率影像分类特征、面向对象的作物田块分割和高精度分类算法三个方面展开了探讨和研究。主要工作如下:(1)高分辨率影像的农作物分类特征构建。可见光影像包含有红、绿、蓝3色的灰度信息和更多的影像结构信息,仅利用色彩信息难以实现作物类型区分。从模式识别的角度来看,针对特定分类对象或用途,代表性特征的选择或提取是提高准确性的关键。因此结合研究区主要农作物类型,从色彩、光谱指...
【文章页数】:60 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
本文编号:4010049
【文章页数】:60 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
第一章绪论3图1-1RGB影像分类特征研究现状Fig.1-1ResearchStatusofRGBImageClassificationFeatures1.2.2面向对象的影像分割在高分辨率图像中,地块内作物的长势常常是不均匀的,基于像素的“硬分类”会产生较多的椒盐碎斑。高分辨率....
基于高分辨率影像的北疆农作物分类研究4佳属性尺度分割参数为8。在尺度科学上,根据对象的固有特征评估分割尺度参数,对于面向地理对象影像分析具有重要的意义。事实上,对于影像场景中的不同地物目标对象,绝对的最优尺度是没有意义的。科学的做法是基于地物对象计算理论的最优分割尺度,最大程度地....
onvolutionalnetworks,FCN)模型,将反卷积层替换了全连接(FC)层,使得FCN模型保持了图像的二维结构。在遥感领域中,一些研究采用基于FCN的方法来生成密集分类图。Sherrah等[46]分析了CNN中的下采样和上采样机制,采用FCN架构进行航空图像语义标记....
?У谋咴迪附谛畔ⅲ?褂枚喑叨?分割之后的对象为单元的方式能够很好地保留了对象特征和边缘特性。使用空洞卷积代替普通卷积,增加了预测标签类的密度;同时,跳层网络结构以合并来自网络中不同级别的特征响应,从而将这些响应合并到共享输出层中;最后使用全连接的条件随机场(CRFs)进行后处理以....
本文编号:4010049
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