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基于DenseNet的無人機光學圖像樹種分類研究
關鍵詞：無人機 深度學習 樹種識別 光學影像
摘要：利用無人機航拍獲得光學影像數據,結合深度學習理論,建立樹種識別模型,以期為大規模樹種識別提供一種新的方式。首先以福建安溪縣為例,采用無人機獲取20 m及40 m高度的航拍影像。其次,以樹種為對象,對航拍影像進行分割,獲得12種樹種影像。最后,結合深度學習理論,采用DenseNet卷積神經網絡建立樹種識別模型,探討不同航拍高度以及不同網絡深度對樹種識別的影響。結果表明:不同航拍高度的樹種識別模型,其分類精度均達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,模型識別精度呈現下降趨勢,以20 m航拍影像數據建構的樹種識別模型,其分類精度高于40 m模型;從模型網絡深度分析,隨著模型網絡層數的增加,模型分類精度出現下降現象,DenseNet121模型分類精度高于DenseNet169模型分類精度。綜上所述,基于無人機航拍影像,結合深度卷積神經網絡,提出了新的樹種識別方式,并以安溪縣森林樹種識別為例證明了該分類框架的有效性。
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