基于卷积神经网络的高分遥感影像单木树种分类

树种调查一直面临着成本高、效率低、精度不高等问题。利用遥感手段能大大提高树种类型调查的工作效率、节省成本;卷积神经网络(CNN)虽然已经在自然图像分类领域取得了许多突破,但是较少有人将CNN模型用于单木树种分类。基于上述考虑,搭建出CNN模型,并与高分遥感影像相结合,进行单木树种分类。在利用高分影像半自动化构建单木树种遥感影像样本集过程中,采用了影像冠层切片(CSI)圈定、人工标注、数据增强等方法;同时为了训练单木树种遥感影像样本集,对5个CNN模型进行针对性改写。通过对比分析发现:LeNet5_relu和AlexNet_mini都未取得最佳分类效果;GoogLeNet_mini56、ResNet_mini56和DenseNet_BC_mini56分别对不同的树种具有最佳分类效果;DenseNet_BC_mini56总体精度最高(94.14%),Kappa系数最高(0.90),是总体最佳分类模型。该研究证明了CNN在单木树种分类中的有效性,能为森林资源调查提供重要的解决方案。