研究目的
研究一种特定草药对某种疾病的治疗效果。
研究成果
本文针对中国南方典型的零散多样化种植模式，利用机载高光谱遥感影像，结合CNN与CRF分类算法，实现了比SVM更高的分类精度，可为该多样化种植模式的精细分类提供参考。
研究不足
实验的技术和应用限制，以及潜在的优化领域。
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[IEEE 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics） - 杭州（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics） - 基于机载高光谱遥感图像的中国南方典型农场精细分类
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DOI：10.1109/Agro-Geoinformatics.2018.8475977
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
在中国南方地区，特殊的土地碎片化现象使得作物种植呈现出单块种植面积小、多地块轮作和空间多样化种植的特点?；谥泄戏蕉捞氐淖魑镏种蔡卣?，本文以湖北省洪湖市典型南方农场为例，采用无人机成像光谱仪平台同步获取"双高"（高光谱与高空间分辨率）影像。为完成"双高"影像的作物精细分类，本文提出了CNN-CRF算法。该算法仅需1%的训练样本即可在遥感影像上达到91.5%的分类精度，其性能远优于大多数传统分类方法。
作者：
Xin Hu，Yanfei Zhong，Chang Luo，Lifei Wei
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