流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类

时会省; 朱文军; 李贺颖

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流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-11

- 流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类
- 流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类
- 地理空间信息 2025年23卷第2期页码：11-14+40
- 作者机构：
  
  1. 河南测绘职业学院遥感工程系
  2. 河南测绘职业学院空间信息工程系
  3. 河南大学地理与环境学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（212102310414）
- DOI：
  中图分类号： TP18;TP751;S127
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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时会省, 朱文军, 李贺颖. 流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类[J]. 地理空间信息, 2025,23(2):11-14+40.

时会省, 朱文军, 李贺颖. 流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类[J]. 2025, 23(2): 11-14+40.
时会省, 朱文军, 李贺颖. 流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类[J]. 地理空间信息, 2025,23(2):11-14+40. DOI：

时会省, 朱文军, 李贺颖. 流形学习和卷积神经网络的农作物精细分类[J]. 2025, 23(2): 11-14+40. DOI：

摘要

如何从农田机载高光谱遥感影像中精细提取不同农作物是精准农业中的基本问题。鉴于此，提出一种面向农作物精细提取的高光谱影像分类框架。首先，结合主成分分析，将计算机视觉中用于目标检测的局部协方差矩阵流形学习方法引入到农田高光谱影像的降维和特征提取中；然后，设计了一个轻量化卷积神经网络对地物进行分类。以方麓茶场和龙口农田等2个数据集为例，开展了小样本的监督分类实验，基于卷积神经网络前端可以有效提取输入数据的高级特征，并能不断优化特征提取性能，后端可以有效挖掘高级特征与分类类别之间的非线性映射，并避免过拟合。结果表明，所提方法在各类农作物上均取得了最优的分类精度，农作物平均分类精度比次优方法分别提高了3.63和4.75个百分点。

Abstract

关键词

Keywords

references

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