【摘 要】
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为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术.本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态
【机 构】
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福建农林大学计算机与信息学院,福建农林大学林学院,福建农林大学林学博士后流动站,福建省高校生态与资源统计重点实验室
【基金项目】
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海峡博士后交流资助计划;中国博士后科学基金面上项目(2018M632565);福建省自然科学基金项目(2016J01718)~~
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为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术.本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息.首先,基于安溪县龙门镇崩岗区的采样点,获取20m航拍高度的无人机影像,构建FCNVGG19植被识别模型,探讨不同特征融合结构对FCNVGG19识别性能的影响,测算出各植被的覆盖面积;其次,取安溪县另一取样点的无人机影像作为验证集,分析FCNVGG19的迁移学习能力,验证模型稳健性.结果表明:(1)基于20m高度的无
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