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基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 陈昂;杨秀春;徐斌;金云翔;张文博;郭剑;邢晓语;杨东

作者机构：

关键词： 榆树疏林;无人机;面向对象;机器学习;深度学习;浑善达克沙地

期刊名称：地球信息科学学报

ISSN： 1560-8999

年卷期： 2020 年 9 期

页码：

收录情况： 北大核心（2020版） ; CSCD（2020-2021年度） ; 科技核心（2020版）

摘要： 榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用.本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究.在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取.此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比.结果显示:①通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%,RF与DNN总体精度为97.42%.②深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%.研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度.面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象.

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