基于深度迁移学习的无人机高分影像树种分类与制图

提出一种基于深度迁移学习的无人机高分影像树种分类与制图方法。利用ImageNet上训练的大型卷积神经网络提取树种影像特征,采用全局平均池化压缩树种影像特征,使用简单线性迭代聚类生成超像素,以超像素为最小分类单元,生成树种专题地图。实验结果表明,在类间差距小、类内差距大的情况下,与小型卷积神经网络相比,本文方法收敛更快,总体精度和Kappa系数分别提高了9.04%和0.1547,超像素树种制图边界更加精确。