基于深度学习的无人机遥感影像水体识别.pdf

在介绍无人机遥感影像水体识别的知识点之前，我们需要了解相关的核心概念。无人机遥感影像是一种利用无人机搭载的传感器获取地表信息的技术。这种技术可以实现对地面的高精度和高频率观测，广泛应用于农业、林业、海洋监测、资源勘查、灾害监测等多个领域。但是，由于无人机遥感影像具有分辨率高、信息量大等特点，这使得在处理过程中容易出现错分、漏分的现象，对水体识别的精度造成了挑战。 深度学习是一种机器学习方法，它通过构建深度神经网络模型，模仿人脑的学习方式来处理复杂的数据。在遥感影像处理领域，深度学习，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN），已经成为一种有效的技术手段，可以自动提取特征并进行图像分类。 基于深度学习的无人机遥感影像水体识别正是利用深度学习技术来解决上述问题。这种方法通常包括以下几个关键步骤：首先是数据准备，采集大量的无人机遥感影像数据，并且对其中的水体目标进行标注，形成训练样本；其次是深度学习模型的建立和训练，使用卷积神经网络（CNN）模型对样本进行学习，提取特征并构建分类器；再次是利用最大稳定极值区域（Maximally Stable Extremal Regions，简称MSER）算法对无人机遥感影像进行分割，获得待识别的子区域；最后是利用训练好的深度卷积神经网络模型对分割后的影像目标进行水体识别。 在具体操作中，MSER是一种用于图像分割的算法，它能够检测并选择出图像中的稳定区域作为特征区域。将MSER用于无人机遥感影像的分割，可以帮助我们更精确地获取水体候选区域，减少错分和漏分的现象，从而提高水体识别的精度。 通过上述步骤，基于深度学习的无人机遥感影像水体识别方法相比其他传统方法有显著的优势。深度学习模型能够学习到更丰富的数据特征，使得模型在处理复杂遥感数据时具备更高的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法能有效识别水体目标，提高识别精度，是目前遥感水体识别领域的一个重要进展。 在文章的背景信息中，作者杜敬介绍了自己所在的东华理工大学测绘工程学院以及流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室。同时，还提到了得到的科研项目资助，这表明该研究背后有较强的科研团队支撑和资金支持。 文章提供的基金项目信息反映了该研究领域的国家重视程度以及科研投入情况，如国家自然科学基金资助项目、地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目等，这些项目在推动我国无人机遥感影像水体识别技术的发展中起到了关键作用。