融合注意力和残差网络的无人机影像树种识别

作者：徐志扬; 陈巧^*; 陈永富

来源：激光与光电子学进展, 2023, 60(02): 90-98.

• 树种识别
• 残差网络
• 有效通道注意力
• 无人机可见光图像
• 单木树冠影像块

为探索采用无人机（UAV）遥感影像进行亚热带树种识别的应用潜力，提出一种结合残差模块和有效通道注意力的网络（ECA-ResNet）对单木树冠影像数据集进行模型训练和识别。首先，利用单木分割算法提取单木树冠，构建不同尺度的UAV可见光影像单株树冠影像块样本数据集，并将其划分为训练数据、验证数据和独立测试集；其次，以ResNet50为主干网络，在瓶颈层插入有效通道注意力并调整网络结构，构建ECA-ResNet；最后，将数据集载入预训练的ECA-ResNet模型，进行参数迭代训练和验证并进行独立测试，择优确定单木树冠的合适窗口大小。结果表明：ECAResNet对64×64像素的单木树冠影像数据集中树种的识别效果更为理想，训练精度和验证精度分别达98.98%和96.60%，独立测试识别精度、Kappa系数分别达85.61%、0.8140;ECA-ResNet模型的训练、验证、独立测试精度分别高于ResNet50网络2.63个百分点、1.80个百分点、5.31个百分点。该研究结果证明卷积神经网络（CNN）能够充分提取可见光图像的空间特征，有效通道注意力能够有效提升CNN的单木树种识别能力。

• 单位
  中国林业科学研究院资源信息研究所