【摘 要】
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光谱特征提取是遥感植被精细化识别研究的关键.现有光谱分析方法大多无法直接高效的提取特征波段用于分类,往往依赖特征选择和预处理操作,目标识别精度不高.本文整合卷积神经
【基金项目】
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山东省重点研发计划资助项目“盐碱土快速改良与地力培肥产品的研发与应用”(2017CXGC0304).
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光谱特征提取是遥感植被精细化识别研究的关键.现有光谱分析方法大多无法直接高效的提取特征波段用于分类,往往依赖特征选择和预处理操作,目标识别精度不高.本文整合卷积神经网络(CNN)和稳定性选择改进光谱分析方法实现统一高效的光谱分析,以玉米、大豆、豆角、葡萄、大枣、辣椒、秋葵、芥蓝、韭菜和草皮10种农作物植被叶片光谱为实验对象,构建适用于农作物分类的CNN模型,获得植被分类结果.利用稳定性选择方法可视化CNN卷积-池化过程的特征选择结果,获得表征不同植被生化参数的特征波段.结果表明:1)改进的光谱分析方法很好
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