【摘 要】
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草原土壤是草原生态系统的重要组成部分,本研究选择内蒙古自治区内的几种典型草原,在自然光照射下采集高光谱地面图像数据,利用光谱以及卷积神经网络对采集图像数据进行识别
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草原土壤是草原生态系统的重要组成部分,本研究选择内蒙古自治区内的几种典型草原,在自然光照射下采集高光谱地面图像数据,利用光谱以及卷积神经网络对采集图像数据进行识别分类,并达到较高精度。本文以草原覆盖下的土壤为研究对象,通过对几种土壤的高光谱数据进行最小噪声分离,筛选出贡献率高的波段,通过微分法、去包络线法进行光谱分析。另外针对高光谱图像维数高,冗余度高等特点,应用PCA方法进行降维处理,把降维后的数据输入到改进的Lenet5卷积神经网络中,并多次实验选择最适合的降维波段数和学习率进行训练,最终使神经网络模型的测试精度达到94.7%,满足草原土壤高光谱图像的分类精度,同时与典型的SVM方法的处理结果进行对比。本文对内蒙古草原土壤分类的方法,可以为利用无人机低空遥感进行的草原土壤退化的动态监测提供一种方法和依据。
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