基于无人机遥感的荒漠草原微斑块识别研究

荒漠草原是草原的极限状态，也是草原向荒漠过渡的一类草原。荒漠草原不同群落斑块之间的识别是评价草原荒漠化的一个重要指标。探索一种高效、快速的识别荒漠草原不同群落斑块之间的分布情况对动态监测草原荒漠化进程和合理开发草地资源有重要意义。本文以无人机搭载高光谱仪进行荒漠草原遥感影像数据采集，利用主成分分析(PCA)对数据进行降维。通过对卷积神经网络进行改进，将不同卷积层的特征进行融合，进而提出一种具有多层特征融合的2D卷积神经网络(MFF-2DCNN)识别方法。结果表明，该模型对荒漠草原微斑块识别总体精度达92.23%,与SVM、KNN和原始2D-CNN相比分别提升4.35、25.71、0.95个百分点。无人机遥感与卷积神经网络的有效结合为荒漠草原不同群落斑块之间的识别分类提供新思路。