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提高图像质量与利用新的图像分类方法是提高遥感图像树种识别精度两个突破口. 本文基于VGG16的预训练模型与无人机可见光影像进行杉木、马尾松2个树种识别研究. 利用大疆精灵4RTK无人机, 搭载FC6310R相机, 采集南平市和三明市的杉木和马尾松人工纯林彩色图像. 通过图像预处理、标注、裁剪和增强等环节构建UAVTree2k和UAVTree20k两个数据集. 基于UAVTree2k数据集和VGG16模型在ImageNet数据集的预训练模型, 重新训练3个全连接层和Sigmoid层, 研究探讨不同迭代次数、不同批次大小、不同训练集和测试集划分比例对识别精度的影像. 研究结果表明, 当迭代次数为40、批次大小为16、训练集和测试集为6:4时, 模型识别效果最好, 测试精度达到98.63%; 小样本下, 基于VGG16的预训练模型具有良好的特征学习能力.  相似文献   
2.
在全国工程教育认证的背景下,成果导向教育已成为我国高等教育课程改革风向标。《信息检索与论文写作》因学时短、学分少、学生不够重视等问题影响教学效果。本文以成果导向教育理念为指导,以毕业论文为导向,围绕“想、查、读、做、写、说、问”七个动词,对计算机专业类的该课程进行重构与精炼,培养学生科研工作能力、提高学术性思维。  相似文献   
3.
森林类型分类对森林生态系统管理起重要作用,高光谱影像由于波段多,传统方法先对其进行特征选择或特征提取进行降维处理,再进行图像分类,一定程度影响森林类型识别精度.深度信念网络是一种半监督学习方法,可将高光谱所有波段作为深度信念网络的输入,从而避免降维处理.论文利用深度信念网络对泉州市德化县西部8个乡镇进行森林类型识别研究.基于HJ/1A高光谱图像与二类调查数据,利用Python语言实现高光谱影像森林类型分类,讨论了网络深度和隐藏层单元数对总体精度与Kappa系数的影响.实验结果表明:层数为3,每层节点数为256的网络结构对森林类型识别效果最好,总体精度达85.8%,系数为0.785,好于支持向量机的分类结果.  相似文献   
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