PT - JOURNAL ARTICLE
AU - Pi W. , 
AU - Du J. , 
AU - Liu H. , 
AU - Zhu X. , 
TI - МОДЕЛЬ ТРЕХМЕРНОЙ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ РЕЛЬЕФА ПУСТЫННЫХ ПАСТБИЩ С ПОМОЩЬЮ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
DP - 2020-05-08
TA - Журнал прикладной спектроскопии
SO - https://www.academjournals.by/publication/15858
AB - Создана гиперспектральная система дистанционного зондирования с беспилотного летательного аппарата для исследования пустынных пастбищ Внутренней Монголии (Китай) при естественном освещении в полевых условиях. На основе машинного обучения предложена модель трехмерной сверточной нейронной сети (3D-CNN) для классификации пустынных пастбищ. Для уменьшения объема данных использована парадигма F-norm2 при обеспечении целостности пространственной информации. Благодаря оптимизации структуры и параметров модели ее точность дополнительно повышается на 9.8%, при этом общая точность распознавания оптимизированной модели >96.16%. Соответственно достигается высокоточная классификация признаков пустынных пастбищ, что способствует повышению эффективности исследований по дистанционному зондированию пастбищ.