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公开(公告)号：CN112560623A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011424503.3
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的红树植物种类快速识别方法，该方法首先通过无人机采集的可见光遥感数据，预处理获取训练模型所需的数据集；然后，通过三维点云重建，生成研究样地的数字表面模型，利用其代表的植物的高度信息将图像中植物预分类为3类；最后，获取像素级种类识别算法和面向对象的种类识别算法的分类结果，根据两种算法对物种识别精度的不同，构建红树植物分类识别权重数据库，按照数据库中的权重对预分类结果进行细化分类，得到准确的红树植物类型，提升了红树林物种识别的精度。同时，对同一区域不同时间或植物群落类型类似区域进行物种识别时，可直接调用权重数据库中权重参数，提高了分类识别的效率和普适性。
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公开(公告)号：CN112307992A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011214732.2
申请日：2020-11-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机可见光遥感的红树植物自动识别方法，该方法通过无人机采集的可见光遥感数据，预处理获取训练模型所需的数据集；然后通过三维点云重建，生成研究样地的数字表面模型；改进了SegNet语义分割模型，添加一组卷积神经网络获取红树植物物理结构特征，结合基于可见光正射图像提取的特征训练模型；利用训练的模型进行红树植物的自动分类识别。该方法没有根据研究样地进行针对性设计，采用像素级的分类方式，普适性强，且该方法利用红树林物理结构信息约束有助于更全面的认知红树林，有效提高了物种识别的准确率，可轻松应用于不同区域的红树林调研与监测。
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公开(公告)号：CN112560623B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011424503.3
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的红树植物种类快速识别方法，该方法首先通过无人机采集的可见光遥感数据，预处理获取训练模型所需的数据集；然后，通过三维点云重建，生成研究样地的数字表面模型，利用其代表的植物的高度信息将图像中植物预分类为3类；最后，获取像素级种类识别算法和面向对象的种类识别算法的分类结果，根据两种算法对物种识别精度的不同，构建红树植物分类识别权重数据库，按照数据库中的权重对预分类结果进行细化分类，得到准确的红树植物类型，提升了红树林物种识别的精度。同时，对同一区域不同时间或植物群落类型类似区域进行物种识别时，可直接调用权重数据库中权重参数，提高了分类识别的效率和普适性。
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