基于物候特征和全连接神经网络相结合的小麦自动识别研究

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中文摘要：风云三号气象卫星具有空间分辨率高、时效性强、幅宽广等特点,对于实现河南省冬小麦自动识别具有很大优势.分析河南省冬小麦物候特征,基于冬小麦物候特征的植被指数时序变化规律,采用聚类分析可以得出冬小麦分类样本和时序指数特征.根据上述冬小麦分类样本和时序指数特征,考虑分类方法的高效性、精确性和自适应性,提出了基于物候特征和全连接神经网络相结合的小麦自动识别技术,该技术适用于河南省大面积冬小麦的分类.识别结果显示河南省2019年到2022年冬小麦的空间分布情况,采用质量检验指标对识别结果进行精度验证,得出冬小麦识别准确率为85.1％,非冬小麦识别准确率为84.5％.试验结果表明,基于物候特征和全连接神经网络相结合的方法在小麦自动识别方面取得了显著的性能提升,与传统方法相比,所提出的方法具有更高的准确率和更稳定的识别性能.该方法对于冬小麦监测具有重要意义,并为农业生产的智能化和可持续发展提供了新的思路.

外文标题：Automatic Recognition of Wheat Based on Phenological Characteristics Combined with Fully Connected Neural Network

作者：

郭雪星、陆国政、王强、申乾荣

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作者单位：

北京华云星地通科技有限公司,北京 100081

关键词：

自动识别冬小麦物候特征全连接神经网络特征提取

出版年：

2024

DOI：

10.19462/j.cnki.zgzy.20240108008