基于机器学习的农作物种植结构遥感提取研究

发布时间：2020-07-05 08:29

【摘要】：当前在遥感技术的推动下,遥感数据呈现出同大数据类似的特点,即数据量大、要求快速响应、数据多样性、价值密度低,这就需要机器学习的相关知识来处理处理这些遥感数据。如何提高农作物种植结构遥感提取的精度是本研究的重点。针对台前县城关镇GF-2号卫星3.2m分辨率遥感影像中农作物种植结构的提取问题,重点研究了BP神经网络的遥感影像分类过程及提升遥感影像分类精度的方法。本文从以下几方面开展研究工作:(1)对农业遥感相关理论的研究,探寻各种遥感影像分类方法的理论基础;(2)对基于机器学习中的BP神经网络的遥感影像分类过程的描述,分析农作物种植结构的遥感提取工作现状和困难;(3)对提升遥感影像分类精度方法的探索:通过机器学习中的多种分类方法、分类算法的对比选择和实验过程中操作方法的改进,提出一种有效提升农业遥感影像分类精度的综合分类方法。研究结果表明:多源数据信息的利用能够有效提高遥感影像的分类精度;相较于非监督分类中的ISODATA、K-Means等分类方法,BP神经网络分类方法能够更加精确地分辨出遥感影像中的目标地物信息,相较于监督分类中的SVM、MLC等分类方法,BP神经网络分类方法更顺应智能化分类的潮流;而综合利用多种提升分类精度的方法较传统的分类方法,其精度会有较明显的提升;面向对象的分类方法相较于其它分类方法更能提高分类效率,节省时间、人工和成本,有较大发展潜力。
【学位授予单位】：河南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S157
【图文】：

们结合神经网络的自主学习理论，R NDVI 影像分类。并将其结果和 10%.这说明了神经网络分类器对于展已初具规模。全国已建立了一百多监测, 避免火灾等自然灾害。遥感是等特性。熊勤学和黄敬峰[14]的研究期综合利用分层方法、BP 神经网络类结果显示：分层方法结合 BP 神经ndsat-8 OLI 卫星影像数据。他们针林与 MLC 等方法的分类精度。应用领域：

图 1-2 遥感在农业中的应用作物的播种、长势、苗青等实现连续监测农业资源的数量、质量等，为开发保护农害监测，包括旱涝灾害等。利用监测数据很多，但是对机器学习研究者和遥感影像统地分析应用的。而将机器学习、遥感的：在知网检索相关文献可以发现，以“机结果，在其结果中以“遥感”为关键字进

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 朱辉;;机器学习在企业级场景中的实践与探讨[J];中国建设信息化;2018年03期

2 彭传意;;机器学习——我们该如何与机器竞争[J];数字通信世界;2018年01期

3 陈轶翔;埃里克·布伦乔尔森;汤姆·米切尔;;机器学习的能力范围及其对劳动力的影响[J];世界科学;2018年04期

4 赵长林;;机器学习即服务[J];网络安全和信息化;2017年10期

5 ;机器学习作用于信息安全的五大顶级案例[J];网络安全和信息化;2018年01期

6 吴承杨;;2018年来说说机器学习[J];软件和集成电路;2018年05期

7 宋雯博;;大数据下的机器学习的应用趋势[J];电脑迷;2018年09期

8 吴炜;孙强;;应用机器学习加速新材料的研发[J];中国科学:物理学 力学 天文学;2018年10期

9 宋明成;;机器学习隐私的安全隐患[J];计算机与网络;2018年16期

10 游思奇;;解读机器学习与深度学习的发展及应用[J];计算机产品与流通;2018年05期

相关会议论文 前10条

1 王珏;;归纳机器学习[A];2001年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2001年

2 王衍鲁;张利会;张淑洁;石洁茹;王鹏;;大学新生学校适应的个体与环境因素探究:基于机器学习的考察[A];第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集[C];2017年

3 张长水;;大数据机器学习[A];2015年中国自动化大会摘要集[C];2015年

4 何琳;侯汉清;;基于标引经验和机器学习相结合的多层自动分类[A];2005年中国索引学会年会暨学术研讨会论文集[C];2005年

5 李刚;郭崇慧;林鸿飞;杨志豪;唐焕文;;基于词典法和机器学习法相结合的蛋白质名识别[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集（第2卷）[C];2005年

6 徐礼胜;李乃民;王宽全;张冬雨;耿斌;姜晓睿;陈超海;罗贵存;;机器学习在中医计算机诊断识别系统中的应用思考[A];第一届全国中西医结合诊断学术会议论文选集[C];2006年

7 吴沧浦;;智能系统与机器学习的新领域[A];西部大开发 科教先行与可持续发展——中国科协2000年学术年会文集[C];2000年

8 蔡健平;林世平;;基于机器学习的词语和句子极性分析[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

9 吴娜;刁联旺;;基于机器学习的博弈对抗模型优化框架软件系统设计[A];第六届中国指挥控制大会论文集（上册）[C];2018年

10 吴向华;;机器学习在钢厂能耗分析中的应用[A];中国计量协会冶金分会2018年会论文集[C];2018年

相关重要报纸文章 前10条

1 360 IoT研究院院长 李康;从机器学习到机器创造[N];中国信息化周报;2017年

2 谢静;机器学习帮助用户释放数据价值[N];人民邮电;2018年

3 Mary Branscombe 编译 范范;关于机器学习的9大误区[N];计算机世界;2018年

4 张盖伦;机器学习界所抵制的，是旧的知识分享方式[N];科技日报;2018年

5 外语教学与研究出版社基础教育分社综合产品部编辑部副主任 张世钦;机器学习赋能编辑出版[N];中国出版传媒商报;2018年

6 复旦大学社会学系 胡安宁;以机器学习方法助力因果推断[N];中国社会科学报;2018年

7 王健飞 刘梦乔;让“算法公平”成为机器学习的一部分[N];人民邮电;2018年

8 Bob Violino 编译 Charles;机器学习已证明了自身的商业价值[N];计算机世界;2018年

9 微纳电子系;微纳电子系任天令团队在机器学习器件上取得突破[N];新清华;2018年

10 Matt Asay 编译 陈琳华;机器学习:如何从理论走向现实[N];计算机世界;2018年

相关博士学位论文 前10条

1 张庆庆;基于机器学习的文本情感分类研究[D];西北工业大学;2016年

2 窦贤明;机器学习方法在陆地生态系统碳水通量模拟中的应用研究[D];中国矿业大学;2018年

3 鲁路;基于机器学习优化分子对接筛选肾衰营养胶囊有效成分[D];南方医科大学;2017年

4 王泉德;机器学习及其在多Agent对策学习中的应用研究[D];武汉大学;2005年

5 翁时锋;基于机器学习的几种医学数据处理方法研究[D];清华大学;2005年

6 范玉刚;基于Kernel的机器学习在建模与分类问题的应用研究[D];浙江大学;2006年

7 蒋刚;核机器学习方法若干问题研究[D];西南交通大学;2006年

8 李智;机器学习方法及其在基金项目评审中的应用研究[D];天津大学;2004年

9 张义荣;基于机器学习的入侵检测技术研究[D];国防科学技术大学;2005年

10 刘章林;基于机器学习的编译优化适应性研究[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2006年

相关硕士学位论文 前10条

1 金厅;网络新闻热点分布及其热度预测方法研究[D];杭州电子科技大学;2018年

2 王章章;基于机器学习的价格预测模型研究与实现[D];长安大学;2018年

3 金豆;基于机器学习的阿尔法套利策略可行性研究[D];苏州大学;2018年

4 杭立;基于机器学习和图像处理技术的病虫害预测[D];宁夏大学;2018年

5 王晗;在线商品评论情感分析和评论有用性的研究[D];广西民族大学;2018年

6 祝雨雷;计算流体力学与机器学习在主动脉缩窄及主动脉瓣狭窄患者评估中的临床应用研究[D];华南理工大学;2018年

7 陈亦辉;基于机器学习的上海市大气污染源解析研究[D];华东师范大学;2018年

8 陈崇一;基于机器学习的建筑外墙外保温热工缺陷检测方法[D];哈尔滨工业大学;2018年

9 龚泽威一;基于机器学习的居民用电行为分析[D];昆明理工大学;2018年

10 常升龙;基于机器学习的农作物种植结构遥感提取研究[D];河南师范大学;2018年

本文编号：2742366