研究目的
利用高光谱图像研究基于斑块的杂草识别方法，并评估卷积神经网络（CNN）与方向梯度直方图（HoG）方法在杂草分类中的性能表现。
研究成果
使用更多波段的CNN比HoG实现了更高的分类精度，合适的图像块尺寸为250×250像素。随着波段数量增加，CNN的计算负荷并未显著上升，这使其适用于高光谱图像中基于图像块的杂草分类。
研究不足
该研究的局限性在于卷积神经网络的计算负荷随波段数量增加而上升，以及需要合适的图像块尺寸来提取判别性信息。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度卷积神经网络的高光谱遥感图像杂草分类
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于深度卷积神经网络的高光谱遥感图像杂草分类
DOI：10.1109/igarss.2018.8518541
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
自动杂草检测与制图对于实施定点除草至关重要，既能降低农业生产成本，又能减少除草剂对人类健康的影响。本文采用高光谱图像研究基于斑块的杂草识别方法，通过卷积神经网络（CNN）与方向梯度直方图（HoG）进行对比评估。研究探讨了适宜的斑块尺寸，揭示了RGB影像的局限性。实验结果表明：随着波段数量增加，CNN的杂草分类总体精度持续提升；相比传统HoG特征提取方法，CNN能提取更具判别力的特征从而提高分类效果，但其计算负荷会随波段数增加而略有上升。
作者：
Adnan Farooq，Jiankun Hu，Xiuping Jia
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