【摘要】：近現(xiàn)代以來(lái),隨著人類社會(huì)的不斷發(fā)展,人們對(duì)草地資源的肆意濫用以及氣候變化的影響,草地退化成為日趨凸顯的環(huán)境問(wèn)題之一,已經(jīng)嚴(yán)重影響到了人類自身的生活環(huán)境、畜牧業(yè)生產(chǎn)等,并且這種情況還在不斷惡化。因此,保護(hù)草地生態(tài)勢(shì)在必行。相比傳統(tǒng)的人工實(shí)地監(jiān)測(cè),現(xiàn)代飛速發(fā)展的遙感技術(shù)使得科研人員可以獲得更全面豐富的草地?cái)?shù)據(jù),結(jié)合最新的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)可以建立更高效的草地退化自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。最開(kāi)始的時(shí)候,草地退化的監(jiān)測(cè)通過(guò)遙感技術(shù)得到植被序列數(shù)據(jù),對(duì)植被的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并計(jì)算相關(guān)的指標(biāo)來(lái)反映和評(píng)價(jià)區(qū)域草地退化的程度。但是這種方法受外界因素干擾較大,例如說(shuō)降水、溫度的波動(dòng),這些因素都會(huì)影響對(duì)草地退化的準(zhǔn)確判斷。另一方面,缺乏統(tǒng)一明確的評(píng)價(jià)指標(biāo)和退化劃分標(biāo)準(zhǔn),這些也都成為植被序列數(shù)據(jù)用來(lái)評(píng)價(jià)草地退化的障礙。因此,如果能夠通過(guò)高分辨率的航拍圖或衛(wèi)星圖,結(jié)合圖像分割自動(dòng)識(shí)別出草地的退化情況并能統(tǒng)計(jì)出區(qū)域、面積、程度等信息,對(duì)于保護(hù)草地生態(tài)是有重大的意義的。本文基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)方法對(duì)草體退化圖像自動(dòng)識(shí)別分割進(jìn)行建模,具體的研究?jī)?nèi)容有以下幾點(diǎn):(1)對(duì)現(xiàn)有的退化草地航拍圖樣本進(jìn)行整理分析,對(duì)樣本數(shù)據(jù)集中存在的類別不均衡、樣本數(shù)量過(guò)少等問(wèn)題進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式的預(yù)處理,對(duì)數(shù)據(jù)集按照6:3:1的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集,并在輸入網(wǎng)絡(luò)之前對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化的操作。(2)研究基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)退化草地圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分割。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)廣泛用于圖像語(yǔ)義分割的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,相比傳統(tǒng)的圖像處理方法以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分割,全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著輸入輸出結(jié)果端到端、任意輸入大小、結(jié)果更精確等一系列優(yōu)勢(shì)。本文在對(duì)比常見(jiàn)的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義分割模型后提出了改進(jìn)的模型方法,并從速度、準(zhǔn)確率、是否過(guò)擬合等多個(gè)維度進(jìn)行對(duì)比;另外,本文還探究了不同樣本輸入大小對(duì)結(jié)果的影響并選擇了當(dāng)前環(huán)境下最合適的樣本輸入尺寸。(3)本文還進(jìn)一步對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析和優(yōu)化。首先使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的方法對(duì)提出的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行可視化探究,通過(guò)最大化激活和興趣凸顯圖兩種方式一定程度上證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性;并且針對(duì)實(shí)際測(cè)試中存在的黑邊以及邊緣細(xì)節(jié)不夠平滑的問(wèn)題找到原因并在實(shí)現(xiàn)的邏輯層面進(jìn)行了改進(jìn)。本文利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過(guò)訓(xùn)練草地退化樣本數(shù)據(jù)集得到合適的語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并用于草地退化圖像的自動(dòng)化檢測(cè)。相比傳統(tǒng)方法,更直接、可靠,有良好的應(yīng)用前景。本文還進(jìn)一步對(duì)語(yǔ)義分割模型進(jìn)行改進(jìn),并對(duì)樣本以及預(yù)測(cè)方式進(jìn)行改進(jìn),從而在退化草地圖像分割的任務(wù)上具有更好的適應(yīng)性。
【圖文】：

= ∞∞（ ） （ ） （2-1）針對(duì)離散的定義見(jiàn)公式（2-2）： = ∞∞（ ） （ ） （2-2）在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，輸入通常是多個(gè)通道的多維數(shù)組，而卷積核是右神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法學(xué)習(xí)到的多維數(shù)組形式的參數(shù)，一般我們稱這些多維數(shù)組為張量。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們可以一次在多個(gè)維度上進(jìn)行卷積計(jì)算。例如，輸入是一張二維的圖像 I，并且使用一個(gè)二維的卷積核 K，卷積的結(jié)果記作 S，則對(duì)二維圖像的卷積過(guò)程可以寫(xiě)作如公式（2-3）：S i，j = K I i，j =m nI（i m，j n）K（m，n） （2-3）下圖 2-1 演示了一個(gè)在二維張量上進(jìn)行的卷積運(yùn)算：

oid 層的函數(shù)形狀如圖 2-2 所示。函數(shù)的定義形式如下（2-4）式。= 還有一個(gè)很重要的性質(zhì)，其導(dǎo)數(shù)可以用自身的形式來(lái)表達(dá)大大簡(jiǎn)化了鏈?zhǔn)角髮?dǎo)中相關(guān)的計(jì)算量：= （ ）= 是使用范圍最廣的激活函數(shù)之一，具有指數(shù)級(jí)函數(shù)的形狀較類似，因此也有它的物理意義。此外，由于 Sigmoid 的常還可以用作表示概率，或者對(duì)函數(shù)的輸入計(jì)算得到歸一
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S812.6;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 馬治國(guó);周方;;循環(huán)經(jīng)濟(jì)法視野下的西部生態(tài)環(huán)境保護(hù)[J];西北大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版);2009年02期

2 李進(jìn);;對(duì)西部生態(tài)環(huán)境建設(shè)的思考[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2008年03期

3 閆玉春;唐海萍;;草地退化相關(guān)概念辨析[J];草業(yè)學(xué)報(bào);2008年01期

4 寧寶英,樊勝岳,趙成章;肅南縣草地退化原因分析與分區(qū)治理對(duì)策[J];中國(guó)草地;2004年03期

5 楊汝榮;我國(guó)西部草地退化原因及可持續(xù)發(fā)展分析[J];草業(yè)科學(xué);2002年01期

，

本文編號(hào)：2637261