摘要：目前城市植被分类受特征相近、光谱相似影响导致植被漏分、错分。因此,设计了一种多尺度特征感知网络(MFDN)结合高分辨率无人机可见光影像对城市植被分类。该网络针对漏分、错分问题,通过在输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失;构建并行网络增强多尺度特征信息并在网络之间引入重复多尺度融合模块使整个过程保持高分辨率表示,减少细节特征的丢失;同时添加分离特征模块扩大感受野,获取多尺度特征,从而有效缓解了城市植被错分、漏分现象。结果表明,MFDN方法在仅使用无人机可见光影像条件下主要是通过空间模式而不是光谱信息促进了城市植被分类,平均总体精度为89.54%,平均F1得分为75.85%,平均IOU为65.45%,分割结果准确完整。因此,所提方法与易于操作的低成本无人机系统相匹配,适用于城市植被快速调查,可以为城市空间利用和生态资源调查提供技术支持和科学依据。

摘要：以高光谱图像降维为研究问题,针对主成分分析法(PCA)投影结果混叠、线性不可分和t-分布式随机邻域嵌入算法(t-SNE)内存占用大、运行时间长等不足,提出了一种基于PCA与t-SNE结合的高光谱图像降维方法。设计了基于SVM的城市植被识别模型,有效地提高了运行速率,进而更好地提取高光谱图像的本质特征,提高了高光谱图像中城市植被的分类精度。实验选取肯尼迪航天中心(KSC)数据为对象,结果表明,PCA-t-SNE-SVM算法总体分类精度可达92.06%,Kappa系数为0.91时,分类效果最优,相较于PCA-SVM和t-SNE-SVM算法,总体分类精度分别提高了13.51%和3.33%,Kappa系数分别提高了0.15和0.04,均表现出良好的性能。