【目的】探討深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用,以提高亞熱帶地區(qū)森林樹種分類精度�！痉椒ā恳詮V西南寧高峰林場為試驗區(qū),基于中國林業(yè)科學(xué)研究院Li CHy系統(tǒng)獲取的機(jī)載高光譜數(shù)據(jù),以三維卷積層為基礎(chǔ),提出一種高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)。CNN模型以端到端方式處理高光譜影像分析問題,將原始數(shù)據(jù)作為輸入,不需要降維或特征篩選,可省去傳統(tǒng)分類方法在不同程度上人工篩選特征的工作;網(wǎng)絡(luò)中3D卷積層可同時提取光譜特征和空間特征,學(xué)習(xí)特征立方體空間和光譜維度的局部信號變化,利用重要的識別特征進(jìn)行分類,以提高對高光譜影像的判別能力。針對機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)維度高、訓(xùn)練樣本相對較少的問題,對模型進(jìn)行優(yōu)化,以避免過擬合。【結(jié)果】相較傳統(tǒng)的特征篩選與面向?qū)ο蠓指罱Y(jié)合的方法,本研究提出的3D-CNN結(jié)構(gòu)森林樹種總體分類精度達(dá)98.38%,Kappa系數(shù)為0.98,與隨機(jī)森林特征選擇結(jié)合支持向量機(jī)分類相比,總體精度提高8.82%,Kappa系數(shù)提高0.11;小樣本訓(xùn)練情況下（減少75%訓(xùn)練樣本）,總體精度仍可達(dá)95.89%,Kappa系數(shù)為0.94�！窘Y(jié)論】三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理機(jī)載高光譜影像特征提取和... 

【文章來源】：林業(yè)科學(xué). 2020,56(11)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

廣西南寧高峰林場界牌分場

4) Logistic回歸:在全連接層后添加邏輯回歸分類器。Logistic回歸分類器采用針對多分類任務(wù)的softmax，將一層輸入特征展平后，輸出屬于類i的輸入特征的概率:式中:W為權(quán)重;b為偏差;Wi和bi為連接i類輸出單元的權(quán)重和偏差;Y為分類結(jié)果;s為softmax函數(shù)。輸出層中隱藏單元數(shù)量等于類別的總數(shù)。

首先選擇最佳分割參數(shù)進(jìn)行圖像分割，然后采用分層分類方法將非林地去除，避免與各樹種混淆;從機(jī)載高光譜影像中提取特征變量，包括獨立成分分析(independent component analysis,ICA)降維波段、光譜指數(shù)、紋理特征及由Li CHy系統(tǒng)同步搭載的Li DAR數(shù)據(jù)獲取的冠層高度模型(canopy height model,CHM)特征(特征見表3);利用隨機(jī)森林法選擇最優(yōu)特征變量。采用2種方案完成樹種分類:1)將上述所有特征疊加，使用SVM分類器對分割后的對象進(jìn)行分類;2)采用隨機(jī)森林特征篩選方法從表3的特征中篩選出18個特征變量用于樹種分類，篩選的特征包括4個ICA變換特征、7個植被指數(shù)特征(包括歸一化植被指數(shù)NDVI、光化學(xué)植被指數(shù)PRI、綠度歸一化植被指數(shù)GNDVI、植被衰減指數(shù)PSRI、結(jié)構(gòu)不敏感色素指數(shù)SIPI和花青素反射指數(shù)1ARI1)、6個紋理特征(HOM＿G550、ENT＿G550、CON＿G550、COR＿G550、DIS＿G650和DIS＿R650)以及CHM特征。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3403022