基于卷积神经网络和高分辨率影像的湿地群落遥感分类——以洪河湿地为例

• 作者: 孟祥锐 张树清 臧淑英
• 来源期刊: 地理科学
• 学科: 经济
• 关键词: 湿地遥感分类 卷积神经网络 高分辨率 洪河自然保护区
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 页码范围: 1914-1923
• 页数: 10页
• 分类号: F129.9
• 语种: 中文

摘要

以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络(CNN)方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机(SP-SVM)的方法和基于纹理及光谱的支持向量机(TSP-SVM)的方法进行了对比.结果显示,对于所选取的2个研究区域,CNN分类方法的全局精度高于SP-SVM方法5.61％和5％,高于TSP-SVM方法4.18％和4.15％.尤其对于部分湿地植被的分类精度明显高于SP-SVM和TSP-SVM方法.研究表明,卷积神经网络为湿地识别的精细划分提供了有利的手段.