基于DenseNet的無人機(jī)光學(xué)圖像樹種分類研究
關(guān)鍵詞：無人機(jī) 深度學(xué)習(xí) 樹種識(shí)別 光學(xué)影像
摘要：利用無人機(jī)航拍獲得光學(xué)影像數(shù)據(jù),結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論,建立樹種識(shí)別模型,以期為大規(guī)模樹種識(shí)別提供一種新的方式。首先以福建安溪縣為例,采用無人機(jī)獲取20 m及40 m高度的航拍影像。其次,以樹種為對(duì)象,對(duì)航拍影像進(jìn)行分割,獲得12種樹種影像。最后,結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論,采用DenseNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立樹種識(shí)別模型,探討不同航拍高度以及不同網(wǎng)絡(luò)深度對(duì)樹種識(shí)別的影響。結(jié)果表明:不同航拍高度的樹種識(shí)別模型,其分類精度均達(dá)80%以上,最高精度為87.54%。從航拍影像解析度分析,隨著航拍影像解析度的下降,模型識(shí)別精度呈現(xiàn)下降趨勢(shì),以20 m航拍影像數(shù)據(jù)建構(gòu)的樹種識(shí)別模型,其分類精度高于40 m模型;從模型網(wǎng)絡(luò)深度分析,隨著模型網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,模型分類精度出現(xiàn)下降現(xiàn)象,DenseNet121模型分類精度高于DenseNet169模型分類精度。綜上所述,基于無人機(jī)航拍影像,結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了新的樹種識(shí)別方式,并以安溪縣森林樹種識(shí)別為例證明了該分類框架的有效性。
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