利用U-Net神经网络的多光谱图像草地特征提取OACSTPCD
Grass Feature Extraction for Multi-spectral Images Based on U-Net Neural Network
针对多光谱图像目标物特征提取中波段信息融合、计算数据量大、上下文语义信息易混淆等问题,提出了一种融合U-Net神经网络的特征分析方法进行多光谱图像草地识别.首先对图像进行预处理,通过几何校正、辐射校正和图像配准等消除各种不良干扰;然后利用主成分分析法和相关性分析法实现特征波段选择;最后搭建U-Net神经网络进行草地特征提取,辨识出样本图像中的草地范围.仿真实验表明,该方法具有较高的特征辨识和提取精度,具有一定的可行性.
In this paper,we proposed a feature analysis method incorporating U-Net neural network for grass recognition in multi-spectral imag-es,which addressed the problems of fusion of waveband information,large amount of computational data and easy confusion of contextual se-mantic information in feature extraction of UAV multi-spectral images.Firstly,we preprocessed the images,and eliminated undesirable interfer-ences through HO correction,radiation correction and…查看全部>>
王德传
中煤浙江测绘地理信息有限公司,浙江 杭州 310021
测绘与仪器
多光谱图像草地特征提取U-Net神经网络语义信息辨识
multi-spectral imagegrass feature extractionU-Net neural networksemantic information recognition
《地理空间信息》 2024 (8)
41-44,4
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