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基于深度学习与特征融合的植被识别
基于深度学习与特征融合的植被识别
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2021-03-07
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基于深度学习与特征融合的植被识别
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一种结合深度置信网络与最优尺度的植被提取方法
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针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和“椒盐现象”等问题, 提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究, 并利用光谱-纹理特征等信息进行对比实验。实验结果表明, 与现有的深度学习方法相比, 本文方法分类结果的总体精度达到91.92%, Kappa系数为0.8677, 能够有效提高实验的分类精度, 而且分类结果显示本文方法能有
改进的基于植被指数的植被信息提取
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基于改进的植被指数的植被信息提取,包含完整的源代码,提取效果较好。
深度学习算法在山区植被分类中的应用.pdf
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deepplantphenomics:用于植物表型的深度学习
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已淘汰 不再积极维护深度植物物候学。 它可在此处用于历史用途-但是,它按原样提供,没有计划的更新或错误修复。 请参阅进行讨论。 深度植物物候学 深度植物表象学(DPP)是使用深度学习进行植物表型分析的平台。 可以将其视为植物科学家的 。 DPP集成了进行学习。 这意味着它既可以在CPU和GPU上运行,又可以轻松地跨设备扩展。 阅读教程,或者查看包含的例子。 您也可以阅读。 DPP的维护。
深度学习在遥感图像识别的应用
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花卉识别数据集98类-提供代码和教程.zip
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