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現(xiàn)有對草地植物的圖像識別主要集中于對葉片或大面積種群的識別，很少有從單株植物或小片群落的角度進行識別。本文針對上述問題，總結(jié)出三種適用于解決該問題的識別方法，改進和微調(diào)了現(xiàn)有基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的預處理流程和網(wǎng)絡(luò)模型來進行植物圖像識別方法。本文采用近距離拍攝的高空間分辨率草地植物圖片，設(shè)計實驗對比分析了上述三種方法在識別標注樣本數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，基于預訓練模型的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法同其他方法相比，在準確性上，具有顯著的優(yōu)越性。
關(guān)于青海省的植物種類及其特征、植物識別等方面的研究都取得了突破性的研究成果。但傳統(tǒng)的遙感圖像分類方法在進行植物識別時，由于圖像具有較高的空間分辨率，會出現(xiàn)同物異譜等問題。植物的識別是復雜度高且數(shù)據(jù)量大的一項研究，因此深度學習在植物識別方面具有技術(shù)優(yōu)勢和廣闊的發(fā)展前景。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）是深度學習研究中具有代表性并且十分高效的方法之一。最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由紐約大學的Yann LeCun 教授提出來的。經(jīng)過了整整20 年的發(fā)展，至今卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已在計算機視覺領(lǐng)域確立了統(tǒng)治地位。
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