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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(lèi)
2022年02月21日 13:42:01 來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 作者：楊 點(diǎn)擊量：6427

近日，北京師范大學(xué)聯(lián)合中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所在《作物學(xué)報(bào)》(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(lèi)。

　　【化工儀器網(wǎng) 項(xiàng)目成果】人以食為天。食物在人類(lèi)日常生活中的重要性無(wú)可取代。而生產(chǎn)食物，無(wú)論是加工產(chǎn)品還是初級(jí)產(chǎn)品，都離不開(kāi)農(nóng)作物。農(nóng)作物包括糧食作物﹑經(jīng)濟(jì)作物(如油料作物、蔬菜作物等)兩大類(lèi)。
 
　　對(duì)農(nóng)作物的品種進(jìn)行認(rèn)定和分類(lèi)，有利于加強(qiáng)對(duì)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(yīng)用于作物分布和動(dòng)態(tài)變化的監(jiān)測(cè)，在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)作物類(lèi)型分類(lèi)中發(fā)揮著不可替代的作用。目前，特征的利用主要包括專(zhuān)家知識(shí)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(dòng)特征選取。CNN自動(dòng)特征選取可從輸入數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取面向領(lǐng)域的高級(jí)特征，從而達(dá)到更高的分類(lèi)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(lèi)分類(lèi)器的精度，將傳統(tǒng)特征選擇方法與CNN高級(jí)空間特征自動(dòng)提取相結(jié)合是一種逐漸流行的分類(lèi)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(lèi)中體現(xiàn)高光譜影像的豐富光譜信息。同時(shí)利用傳統(tǒng)特征選擇挖掘光譜特征，并與CNN結(jié)合自動(dòng)提取面向領(lǐng)域的高級(jí)特征的方法還有待進(jìn)一步研究。
 
　　近日，北京師范大學(xué)聯(lián)合中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所在《作物學(xué)報(bào)》(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(lèi)。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(shí)挖掘光譜和空間特征。多個(gè)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(lèi)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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