基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

被引：37

作者：

鲁恒 ^{[1
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付萧 ^{[3
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贺一楠 ^{[4
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李龙国 ^{[1
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庄文化 ^{[1
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刘铁刚 ^{[1
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机构：

[1] 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室

[2] 四川大学水利水电学院

[3] 西南交通大学地球科学与环境工程学院

[4] 北卡罗来纳大学地理与地球科学学院

来源：

农业机械学报 | 2015年 / 46卷 / 12期

关键词：

耕地信息; 无人机影像; 信息提取; 迁移学习; 深度卷积神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用]; S252 [飞机在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ; 0828 ;

摘要：

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。

引用

页码：274 / 279+284 +284

页数：7

共 12 条

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