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题名湿地序列监测图像的地物目标分类方法
被引量：1
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作者
于洋
杨敏
苗宇宏
梁宪萌
王一聪
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机构
青岛海洋科技中心海洋观测与探测联合实验室
自然资源部北海海洋技术中心
中国科学院西安光学精密机械研究所陕西省海洋光学重点实验室
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出处
《环境监测管理与技术》
CSCD
2023年第5期50-54,58,共6页
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基金
国家自然科学基金青年基金“面向海岛植被监测的空天高光谱多维多尺度联合分类技术研究”资助项目(62101150)。
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文摘
针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像转换至HSV空间,选择像素小区域作为样本训练多层神经网络,获得更高维度分类依据映射,并完成潮滩生态监测区域目标分类及重要湿地植物翅碱蓬的分布信息提取。对提取结果进行定量验证,该方法整体精确率稳定在90%左右。
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关键词
地物目标分类
空间变换
神经网络
生态监测
湿地
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Keywords
Classification of ground objects
Spatial transformation
Neural network
Ecological monitoring
Wetland
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分类号
X835
[环境科学与工程—环境工程]
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