深度学习用于无人机影像树种识别研究进展

作者：罗仙仙; 许松芽; 严洪; 肖美龙; 陈正超

来源：泉州师范学院学报, 2021, 39(02): 65-70.

DOI：10.16125/j.cnki.1009-8224.2021.02.012

• 无人机
• 树种识别
• 深度学习

提高遥感数据质量和利用新的图像处理方法是提高遥感图像识别精度两个主要方向.树种识别是林业遥感领域国际性关注的学术问题,深度学习方法用于无人机影像树种识别初见端倪.介绍无人机类型、外业飞行参数,在总结无人机高光谱影像树种识别现状以及传统机器学习方法在无人机树种识别的基础上,分析卷积神经网络与迁移学习方法在无人机树种识别的国内外研究现状.研究指出无人机树种识别数据集构建与共享迫在眉睫;逐步建立卷积神经网络在无人机树种识别的标准与规范;采用并行计算方式,加速卷积神经网络训练时间;拓展无人机森林资源调查因子提取,进行森林健康实时监测,从而改进和完善我国森林资源监测体系.

• 单位
  泉州师范学院; 福建省林业调查规划院; 教育科学学院; 中国科学院