基于A-Clenet5的荒漠化草原草种识别与分类

草原退化已经成为人类面临的主要生态问题,其标 志之一是草原植被群落结构的改变,而草原草种的高光谱识别与分类是利用遥感进行大面积 高精度草原退化监测与治理的基础与前提。由于天然草原草种分布的随机性和遥感图像云系 情况的复杂性,草种识别精度低的问题未能得到满意的解决。本研究基于深度学习首次提出 A-Clenet5法,在天然草原自然光下采集典型牧草高光谱数据,对数据进行预处理,利用A -Clenet5法进行特征挖掘和数据分类。研究结果表明,该方法对草种识别精度可达到92.18%,满足基于高光谱的草原草种的识别要求,为草原退化高精度遥感 监测提供了可能。