基于无人机影像和深度学习的渭北旱塬区土地利用精准分类

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关键词：

来源：

cnki:农业工程学报

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//agri.nais.net.cn/topic/downloadFile/bf1eac41-2d80-4fb9-90ec-21d3f69c391c

来源地址：

https://webvpn.hainanu.edu.cn/https/77726476706e69737468656265737421fbf952d2243e635930068cb8/kcms2/article/abstract?v=lu7GCbFnkC2Q45Z3_Ko1bgOMCVPtPBzbTlSLXe3kQQLr9DhXt5BioMKcsg3c_KTiAyJYxa3hb2_xNlofio0CH6KY5LwuHfzCd8TYETXlEQoinJMrxEFewg==&uniplatform=NZKPT

资源所属：

智慧农业发展战略专题

类型：

学术文献

语种：

中文

原文发布日期：

2022-11-23

摘要：

为明确基于无人机影像的旱塬区土地利用精准分类方法，尤其是算法的选择，该研究通过获取渭北旱塬区白水县通积村不同航拍高度无人机正射遥感影像，利用多种深度学习算法和机器学习算法对土地利用分类进行研究。首先，采用大疆御2Pro获取研究区80和160 m不同高度航拍影像；然后对不同航拍高度目视解译结果和多种深度学习、机器学习模型预测结果进行对比分析；最后，基于表现最佳算法对其进行创新和改进。结果表明：深度学习算法的表现远远优于传统机器学习算法，其中深度学习算法中表现最好的DeepLabv3+像素精度为90.06%，比随机森林（Random Forest,RF）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分别高出24.65和21.32个百分点。基于DeepLabv3+改进的DeepLabv3+＿BA模型整体分类效果最好，其像素精度为91.37%，比FCN、SegNet、UNet和DeepLabv3+分别高出7.43、10.12、2.27和1.31个百分点。各种算法在160 m数据集上各指标精度高于80 m。改进模型DeepLabv3+＿BA具有较高的地物分类精度及较强的鲁棒性，该研究可为基于无人机影像和深度学习的土地利用信息普查提供技术参考。