作者：焦计晗; 张帆; 张良卷积神经网络农作物识别油菜作物遥感测量
摘要：目前农作物种植面积估测主要是依据遥感影像数据,结合遥感处理技术对遥感地物进行识别监测,估测结果受遥感数据源影响较大;为此提出了改进过的AlexNet卷积神经网络分类识别算法模型,该模型在传统AlexNet模型基础上,针对Landsat8遥感影像数据,创新地提出将5个卷积层的卷积核修改为两个3＊3大小和3个2＊2大小,并在3个全连接层后加入dropout层,减少过拟合的出现;将改进前后的模型和加入dropout后的改进模型分别对湖北省荆门市2017年油菜作物种植面积进行分析研究,研究从测试精度、Kappa一致性检验和估测面积三方面进行,实验结果表明加入dropout的改进后模型估测效果最好,估测面积与实际面积误差率为2.39%,Kappa一致性检验结果为0.9625,一致性较高;验证了改进后AlexNet模型在油菜作物遥感识别方面的适用性。
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