公开(公告)号：CN117274803A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311213541.8

申请日：2023-09-20

Applicant: 西南林业大学

Inventor： 欧光龙 ,  付梦妮 ,  陆驰 ,  冯子航 ,  毛英伍 ,  吴勇 ,  张晓丽

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于DSC‑DC卷积神经网络的树种分类方法及系统，该方法包括：采集目标区域的高光谱影像，并对所述高光谱影像进行预处理；建立包含1个输入层、由第1层、第3层、第5层和第8层为可分离卷积层以及第2层、第4层和第7层为深度卷积层，共同构建的7个卷积层、由第6层和第9层为池化层，共同构建的2个池化层、1个展平层、2个全连接层、1个随机失活层和1个输出层的DSC‑DC分类模型；将预处理后的高光谱影像输入建立的DSC‑DC分类模型中，获得输出的树种分类结果。本发明通过结合深度可分离卷积和扩张卷积，能够在多树种小样本情况下，提高分类准确性的同时提高了计算效率，为树种分类领域的实际应用提供了一种有力的解决方案。