东北黑土区是中国重要的粮食生产区，而长期的开垦造成了严重的水土流失现象，坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一，目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛，但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别，如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集，基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征，以及利用卷积神经网络提取的深层特征；再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类，识别出含有侵蚀沟的遥感影像，形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法，为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明：基于中层特征的识别精度最高，为98.5%，但该特征需要人工设计，自动化程度有限；而利用卷积神经网络可自动提取深层特征，其识别精度达到了95.5%，同时大大提高了自动化程度，满足侵蚀沟影像的识别的需求。
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东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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