摘要
本发明属于信息技术领域,公开了一种基于遥感技术的木本油料种植区域识别方法,包括:获取遥感影像数据,通过预处理消除遥感数据异质性影响,采用标准化格式转换得到统一的多源数据集合;从多源数据集合中提取初始光谱信号,针对冠层结构复杂性,利用波段比对与滤波技术得到初步的光谱特征分布;根据初步光谱特征分布,结合深度学习模型中的卷积神经网络,训练并确定木本油料作物的标准化光谱特征库;获取标准化光谱特征库,针对复杂环境适应需求,通过迁移学习调整模型参数,得到优化后的分类预测模型;从优化后的分类预测模型中输入多源数据集合,采用区域分割技术处理区域差异影响,得到初步的种植区域划分结果。
技术关键词
分类预测模型
遥感影像数据
木本油料作物
冠层结构
滤波技术
区域识别方法
并行计算技术
深度学习模型
随机森林
环境噪声干扰
遥感技术
分类边界
干扰特征
信号提取技术
结构分析技术
神经网络模型
均值滤波方法
格式
支持向量机算法
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