植物群落結(jié)構(gòu)的改變是草原退化的主要特征之一,草原草種類識別與分類是基于遙感的草原退化評價與研究的基礎�；哪菰锓N混雜度高且植被低矮,遙感識別與分類難度較大。本研究以內(nèi)蒙古荒漠草原建群種和退化指示種為研究對象,在實地采集高光譜數(shù)據(jù),通過單因素定量實驗法對光譜數(shù)據(jù)進行特征提取。并基于深度學習的方法,采用了VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡法對上述草種進行識別分類。研究結(jié)果表明本方法得到的草原草種類識別模型表現(xiàn)較優(yōu),平均識別率達到97%,實現(xiàn)了在自然條件下對多種草原草種類的準確識別,為基于高光譜低空遙感的天然草原退化監(jiān)測與研究奠定了基礎。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 研究技術(shù)路線及數(shù)據(jù)采集
    1.1 研究技術(shù)路線
    1.2 數(shù)據(jù)采集
2 基于VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡草種類分類方法的提出
    2.1 數(shù)據(jù)降維及特征提取
        (1) 計算高光譜圖像的協(xié)方差矩陣
        (2) 計算M的特征值λ,特征向量
        (3) 計算k個主成分對原圖像的貢獻率,并確定降維結(jié)果
    2.2 基于VGG-16的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類
3 數(shù)據(jù)集處理及草種類識別與分類
    3.1 數(shù)據(jù)集的選擇及處理
    3.2 模型的訓練及測試
4 結(jié)果與分析
    4.1 VGG-16分類精度
    4.2 草原草種不同生長階段模型分類性能評估
    4.3 草原牧草識別模型對比實驗
5 結(jié) 論



本文編號：3788331