基于卷积神经网络的树种识别研究

• 作者: 刘忠伟 戚大伟
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: 卷积神经网络 树皮纹理图像 树种识别
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 森工技术与装备
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: S79|TP183|TP391.41
• 字数: 3480字
• 语种: 中文

摘要

由于森林资源的重要性和不可替代性,准确识别树种是研究和保护森林资源的基础.本研究采用ROI(感兴趣区域)截取及直方图均衡化的图像增强方法对原始数据集进行预处理,基于调整和优化的Lenet 5卷积神经网络模型结构,对无干扰背景下的水曲柳、家榆和白桦等5种典型东北林木的树皮纹理RGB图像自动提取特征,进行分类识别.结果表明,该卷积神经网络对5种树种的识别正确率达到95.8％.为林业资源管理节约人工定义树皮纹理特征的成本,为计算机自动识别树种提供更高效、更准确和鲁棒性更强的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戚大伟	东北林业大学理学院	88	747	16.0	23.0
2	刘忠伟	东北林业大学理学院	1	0	0.0	0.0