东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别

编号 zgly0001640113

文献类型 期刊论文

文献题名 东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别

作者 于佩鑫  周询  刘素红  王西凯 

作者单位 北京师范大学地理学院  北京师范大学地理科学学部 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2018年04期

年份 2018 

分类号 TP751 

关键词 侵蚀沟  训练样本  浅层特征  中层特征  深层特征  卷积神经网络 

文摘内容 东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。