發(fā)布時(shí)間：2021-10-16 06:07

　　農(nóng)田防護(hù)林是農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的屏障,其健康狀況的監(jiān)測與評估在我國北方農(nóng)田林網(wǎng)管理中尤為重要。本文以新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第三師51團(tuán)為研究區(qū),使用復(fù)合翼無人機(jī)CW-20搭載Micro MCA12 Snap多光譜相機(jī)獲取農(nóng)田防護(hù)林的多光譜影像,經(jīng)輻射校正、裁剪等預(yù)處理,通過優(yōu)選有效特征和模型比較,提出農(nóng)田防護(hù)林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依據(jù)相關(guān)性系數(shù)矩陣和最佳指數(shù)因子（Optimum Index Factor,OIF）選取最優(yōu)3波段和植被指數(shù)特征進(jìn)行組合,構(gòu)建8種農(nóng)田防護(hù)林提取方案;然后,通過建立語義分割Deeplabv3+模型進(jìn)行精度評價(jià),得到最優(yōu)3波段組合6（波長710 nm）、8（波長800 nm）、11（波長900 nm）波段為最佳特征組合;最后,以最優(yōu)3波段為基礎(chǔ),將Deeplabv3+模型與U-Net、ENVINet5模型進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明:Deeplabv3+模型能夠更深層次的挖掘光譜中潛在的信息,相比其他模型,能夠較好地處理正負(fù)樣本不均衡問題,獲得最高M(jìn)IoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值則分別高出21.21%、27.19%。該研究結(jié)果... 

【文章來源】：地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,22(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

無人機(jī)平臺

研究區(qū)域農(nóng)田防護(hù)林的類型和種植結(jié)構(gòu)主要分為新疆楊（Populus Bolleana Lauche）和榆樹（Ulmus pumila L），這2個(gè)樹種均有喜陽光、耐旱、易活的優(yōu)點(diǎn)。使用奧維互動地圖對樣區(qū)內(nèi)主要樹種的地理位置進(jìn)行記錄，并使用空間分辨率0.08 m的高精度可見光遙感影像進(jìn)行輔助識別。3 研究方法

最佳指數(shù)因子（Optimum Index Factor,OIF）是基于波段間相關(guān)性系數(shù)以及波段間的標(biāo)準(zhǔn)差來反映波段組合信息質(zhì)量的一種方法，計(jì)算公式為[22-23]:式中：O為最佳指數(shù)因子；Si為第i個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差；Rij為第i和j波段的相關(guān)系數(shù)；n為所選波段的波段數(shù)（一般為3波段）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)U-Net模型的高分辨率遙感影像分類方法研究[D]. 許慧敏.西南交通大學(xué) 2018



本文編號：3439298