| 针对传统卫星遥感难以获取相应的高空间分辨率数据,影响农作物的分类准确度的问题,提出一种基于改进AlexNet网络的无人机遥感图像分类方法.首先,为降低方法的复杂度,加快收敛效果,优化改善AlexNet网络模型,仅保留AlexNet网络模型的前5个图像处理卷积层;其次,对试验农作物无人机遥感图像进行光谱特性分析,提取各类作物自身的光谱曲线.在此基础上,考虑到农作物在可见光波段的反射率相近,很难依据反射率曲线进行区分,基于改进AlexNet网络的深层卷积结构,依据不同波段内的像素亮度对农作物进行准确分类.最后,利用湖南省长沙市农业科学研究所试验基地实测数据进行算例试验.结果表明:在相同的试验条件下,与SVM RFE和SVM SS相比,所提方法对于农作物的总体分类精度均值提升了3.91%以上,Kappa系数均值至少提升了2.20%,可适用于实际场景. |
