基于无人机遥感的荒漠草原微斑块识别研究
作者：张涛; 杜建民
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荒漠草原不仅是草原的极限状态，也是草原向沙漠过渡的一种草原。荒漠草原不同群落斑块的识别是评价草地荒漠化的重要指标。探索一种高效、快速的方法来识别荒漠草原不同群落斑块的分布，对于动态监测草地荒漠化进程，合理开发草地资源具有重要意义。本文利用配备高光谱分析仪的无人机采集荒漠草原的遥感图像数据，并利用主成分分析（PCA）对数据进行降维。通过对卷积神经网络的改进，融合了不同卷积层的特征，提出了一种基于多层特征融合的2D 卷积神经网络（MFF2DCNN）识别方法。结果表明，该模型对荒漠草原微小菌斑识别的总体准确率为92.23%，与SVM、KNN和原始2DCNN相比，分别提高了4.35%、25.71%和0.95%。无人机遥感和卷积神经网络的有效结合为荒漠草原不同群落斑块的识别和分类提供了新思路。