GF-6 WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像，对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开。本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络（RE-CNN）遥感影像作物分类方法。首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割，通过面向对象的CART决策树消除椒盐现象的同时提取植被区域，并转化为卷积神经网络的输入数据，最后基于Python和Numpy库构建的卷积神经网络模型（RE-CNN）用于影像作物分类及精度验证。有无红边波段的两组分类实验结果表明：在红边波段组，卷积神经网络（RE-CNN）作物分类识别取得了较好的效果，总体精度高达94.38%，相比无红边波段组分类精度提高了2.83%，验证了GF-6 WFV红边波段对作物分类的有效性。为GF-6 WFV红边波段影像用于作物的分类研究提供技术参考和借鉴价值。
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面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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