基于AlexNet的近岸水生植物光谱分类及特征光谱分析

水生植物能够净化污染物和抑制藻类生长,在生态系统重建方面具有重要的应用价值。光谱分析作为植物种类识别的一种方法,具有无接触、快速、无污染等特点。受周围水环境的影响,绿色水生植物的光谱特征峰比陆生植物更加难以区分,地面实测光谱数据不仅维度高,且存在大量重叠谱带和背景干扰,特征光谱不明显;同时,通过地面实测获取样本数据较为困难,适用于深度学习的地面光谱数据集较少。针对以上问题,本文提出了一种基于一阶导数法结合AlexNet网络的分类模型。本团队以2019年9—10月上海河道内4种优势种群的近岸挺水水生植物为研究对象,使用地物光谱仪采集4种水生植物叶片部位的光谱信息。实验中,首先使用4种光谱分析法对原始数据进行预处理,比较预处理前后分类模型的准确率,其中一阶导数法结合AlexNet网络的分类模型对4种水生植物的分类精度最高,为99.50%;然后分别选取样本数据的40%、60%和80%作为训练集,验证模型在小样本下的泛化能力;最后利用Grad-CAM算法对模型进行可视化,分析后发现本文模型提取的水生植物的特征光谱与现有研究结果一致。上述研究结果表明,本文模型能够有效提取水生植物的特征光谱,实现对4种水生植物的快速准确分类识别,为高光谱遥感卫星识别此4种水生植物提供了重要参考。