城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建

王南; 钱雨卉; 魏维轩

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城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建

更新时间：2026-02-25

- 城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建
- Vol. 22, Issue 4, Pages: 71-75(2024)
- 作者机构：
  
  南京工业大学建筑学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237
- Published：2024
- 稿件说明：
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王南, 钱雨卉, 魏维轩. 城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建[J]. 2024, 22(4): 71-75.
DOI：

王南, 钱雨卉, 魏维轩. 城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建[J]. 2024, 22(4): 71-75. DOI：

摘要

利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像，标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像，采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算，并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合（early fusion）和特征融合（feature fusion）的双重注意力卷积神经网络模型的整体植被识别率可达91.8%。先进设备的组合和双重注意卷积神经网络学习可实现高精度识别的模型构建，提升城市公园植被高精度识别的能力，可为后续的公园碳汇测算与种植评估提供更为精准的科学技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

Hinton Geoffrey E,Osindero Simon,Teh Yee-Whye.A fast learning algorithm for deep belief nets.[J].Neural computation,2006.

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