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基于迁移学习和非监督分类的制种玉米遥感识别方法
1
作者
常婉秋
姚宇
+4 位作者
席晓杰
刘哲
李绍明
张晓东
赵圆圆
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期181-195,共15页
作物遥感识别主要基于监督分类方法,对样本的数量、分布要求较高,而农作物样本目视解译困难。为提高已采集样本的利用率,同时降低精细分类中对样本的依赖,本文将迁移学习与非监督分类方法相结合,在源域内构建特征工程,包括:BLUE、GREEN...
作物遥感识别主要基于监督分类方法,对样本的数量、分布要求较高,而农作物样本目视解译困难。为提高已采集样本的利用率,同时降低精细分类中对样本的依赖,本文将迁移学习与非监督分类方法相结合,在源域内构建特征工程,包括:BLUE、GREEN、RED、EDGE1、EDGE2、EDGE3、NIR、SWIR 8个原始光谱波段,以及NDVI、EVI、RVI、GNDVI、TVI、DVI、MSAVI、GCVI、RNDVI、NDRE、RRI1、RRI2、MSRRE、CLRE、IRECI、LSWI、GCI、SIPI 18个植被指数,提取出最能表征制种玉米与大田玉米冠层光谱差异,且在不同的源域内制种玉米之间差异最小的特征,将其作为先验知识用于目标域的分类任务中,再基于K-means进行制种玉米识别和制图。结果表明,在众多特征中,近红外原始波段表现出最强的优势,且在制种玉米母本去雄期后表征效果最好。计算此时间段内NIR的线性回归斜率作为特征,相较于直接基于NIR原始波段特征分类精度有所提升。利用K-means方法对2019年、2020年石河子市和奎屯市的制种玉米分类,2个目标域制种玉米2019年F1值分别为74.35%和64.97%,2020年F1值分别为72.50%和75.69%。本方法通过提取先验知识,引入非监督分类器,有效提高了样本利用率。通过提取波段回归斜率作为特征为原始波段的特征增强提供了思路,同时也为无样本场景下农作物精细分类绘图提供了方法。
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关键词
制
种
玉米
遥感识别
特征工程
K-means非监督算法
作物种间精细分类
先验知识
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职称材料
题名
基于迁移学习和非监督分类的制种玉米遥感识别方法
1
作者
常婉秋
姚宇
席晓杰
刘哲
李绍明
张晓东
赵圆圆
机构
中国农业大学土地科学与技术学院
农业农村部农业灾害遥感重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期181-195,共15页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB3903500)。
文摘
作物遥感识别主要基于监督分类方法,对样本的数量、分布要求较高,而农作物样本目视解译困难。为提高已采集样本的利用率,同时降低精细分类中对样本的依赖,本文将迁移学习与非监督分类方法相结合,在源域内构建特征工程,包括:BLUE、GREEN、RED、EDGE1、EDGE2、EDGE3、NIR、SWIR 8个原始光谱波段,以及NDVI、EVI、RVI、GNDVI、TVI、DVI、MSAVI、GCVI、RNDVI、NDRE、RRI1、RRI2、MSRRE、CLRE、IRECI、LSWI、GCI、SIPI 18个植被指数,提取出最能表征制种玉米与大田玉米冠层光谱差异,且在不同的源域内制种玉米之间差异最小的特征,将其作为先验知识用于目标域的分类任务中,再基于K-means进行制种玉米识别和制图。结果表明,在众多特征中,近红外原始波段表现出最强的优势,且在制种玉米母本去雄期后表征效果最好。计算此时间段内NIR的线性回归斜率作为特征,相较于直接基于NIR原始波段特征分类精度有所提升。利用K-means方法对2019年、2020年石河子市和奎屯市的制种玉米分类,2个目标域制种玉米2019年F1值分别为74.35%和64.97%,2020年F1值分别为72.50%和75.69%。本方法通过提取先验知识,引入非监督分类器,有效提高了样本利用率。通过提取波段回归斜率作为特征为原始波段的特征增强提供了思路,同时也为无样本场景下农作物精细分类绘图提供了方法。
关键词
制
种
玉米
遥感识别
特征工程
K-means非监督算法
作物种间精细分类
先验知识
Keywords
seed maize
remote sensing identification
feature engineering
K-means unsupervised method
fine classification of crop interspecies
prior knowledge
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于迁移学习和非监督分类的制种玉米遥感识别方法
常婉秋
姚宇
席晓杰
刘哲
李绍明
张晓东
赵圆圆
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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