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堆疊光譜特征空間圖：基于CNN的高光譜遙感影像作物分類
2022年02月21日 13:42:01
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：楊 點擊量：6363
近日,，北京師范大學聯(lián)合中國農(nóng)業(yè)科學院作物科學研究所在《作物學報》(The Crop Journal)在線發(fā)表研究論文，提出了一種新穎的光譜特征——堆疊光譜特征空間圖(stacked spectral feature space patch,，SSFSP),，用于基于CNN的高光譜遙感影像作物分類。
【化工儀器網(wǎng) 項目成果】人以食為天,。食物在人類日常生活中的重要性無可取代,。而生產(chǎn)食物，無論是加工產(chǎn)品還是初級產(chǎn)品,，都離不開農(nóng)作物,。農(nóng)作物包括糧食作物﹑經(jīng)濟作物(如油料作物、蔬菜作物等)兩大類,。
對農(nóng)作物的品種進行認定和分類,，有利于加強對作物新品種的管理和合理推廣。高光譜遙感數(shù)據(jù)包含豐富的光譜信息,，被廣泛應用于作物分布和動態(tài)變化的監(jiān)測，在精準農(nóng)業(yè)作物類型分類中發(fā)揮著不可替代的作用,。目前,，特征的利用主要包括專家知識參與的傳統(tǒng)特征選擇和與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)緊密結(jié)合的自動特征選取。CNN自動特征選取可從輸入數(shù)據(jù)中自動提取面向領(lǐng)域的高級特征,，從而達到更高的分類精度,。但是與挖掘空間特征相比，CNN在挖掘光譜特征方面仍然不足,。
目前,，傳統(tǒng)特征選擇已被相關(guān)研究證明可提高包含CNN在內(nèi)多類分類器的精度，將傳統(tǒng)特征選擇方法與CNN高級空間特征自動提取相結(jié)合是一種逐漸流行的分類策略,。但是,，現(xiàn)在的結(jié)合方法并未綜合利用空間特征與光譜信息，也未在作物分類中體現(xiàn)高光譜影像的豐富光譜信息,。同時利用傳統(tǒng)特征選擇挖掘光譜特征,，并與CNN結(jié)合自動提取面向領(lǐng)域的高級特征的方法還有待進一步研究。
近日,，北京師范大學聯(lián)合中國農(nóng)業(yè)科學院作物科學研究所在《作物學報》(The Crop Journal)在線發(fā)表研究論文,，提出了一種新穎的光譜特征——堆疊光譜特征空間圖(stacked spectral feature space patch，SSFSP),，用于基于CNN的高光譜遙感影像作物分類,。該特征將原隱性的光譜特征轉(zhuǎn)換為顯性的空間特征，可與二維CNN相結(jié)合以同時挖掘光譜和空間特征,。多個高空間分辨率高光譜數(shù)據(jù)集的比較研究表明,，SSFSP相較于原始光譜的輸入,，可獲得更高的分類精度。
相關(guān)論文信息：
Stacked spectral feature space patch: An advanced spectral representation for precise crop classification based on convolutional neural network
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