结合植被指数和卷积神经网络的遥感植被分类方法

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nihaochaochao
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针对高分辨率遥感影像由于原始光谱信息较少而难以有效区分各类型植被,而且城乡植被差异往往被忽视等问题,并考虑到部分植被指数可以在一定程度上增大各植被类型间的差异,提出一种结合植被指数的深度学习植被分类网络,该网络在并联网络结构的基础上,引入密集连接模块与空洞空间金字塔池化模块,增强各类型植被特征信息差异,有效提高分类精度。除此之外,本文充分考虑城乡植被差异,分别对城市区域和农村区域进行验证分析,城市区域植被分类提取中整体精度为96.73%,F1得分为80.71%,交并比为69.91%,农村区域植被分类提取中整体精度为91.35%,F1得分为90.28%,交并比为82.41%,各项精度指标均高于其他深度学习方法。结果表明提出方法能够较好地区分各植被类型,且适用于多源遥感影像的植被分类提取,在城市绿地规划、农村基本农田监管等方面具有一定的应用价值。
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