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汇报人：2024-01-25基于FCN的无人机可见光影像树种分类

目录引言无人机可见光影像获取与处理基于FCN的树种分类模型构建实验结果与分析挑战与未来工作展望结论

01引言

无人机技术的快速发展为获取高分辨率地表信息提供了便捷手段，基于无人机可见光影像的树种分类对于森林资源调查、生态监测等领域具有重要意义。传统树种分类方法主要依赖人工目视解译和实地调查，耗时费力且精度有限，基于深度学习的自动分类方法具有高效、准确的优势，能够大幅提升树种分类的效率和精度。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势国内外学者在基于无人机可见光影像的树种分类方面开展了大量研究，取得了显著进展。研究方法主要包括基于像素的分类、面向对象的分类和深度学习分类等。随着深度学习技术的不断发展，基于卷积神经网络（CNN）的分类方法逐渐成为研究热点。FCN作为一种经典的CNN模型，在图像分割领域取得了优异表现，也逐渐被应用于树种分类等任务中。

研究内容：本研究旨在探讨基于FCN的无人机可见光影像树种分类方法。首先构建适用于树种分类的FCN模型，然后利用无人机采集的可见光影像数据进行训练和测试，最后对分类结果进行评估和分析。研究目的：通过本研究，期望能够开发出一种高效、准确的基于FCN的无人机可见光影像树种分类方法，为森林资源调查和生态监测等领域提供有力支持。研究方法：本研究采用深度学习技术，以FCN为基础构建适用于树种分类的模型。在数据预处理阶段，对无人机采集的可见光影像进行裁剪、缩放等操作，以适应模型输入要求。在模型训练阶段，利用标注好的训练数据集对FCN模型进行训练，调整模型参数以达到最优分类效果。在模型测试阶段，利用测试数据集对训练好的模型进行测试，评估模型的分类性能。010203研究内容、目的和方法

02无人机可见光影像获取与处理

通常采用多旋翼或固定翼无人机，具有稳定性好、机动性强、搭载能力大等特点。无人机平台搭载高分辨率可见光相机，可捕捉树种的纹理、颜色、形状等特征。可见光传感器无人机平台及传感器介绍

根据研究区域地形、面积等因素，合理规划飞行路线、高度、速度等参数。飞行规划影像获取参数设置在天气晴朗、光线充足的条件下进行飞行拍摄，确保影像质量。设置相机参数如曝光时间、ISO、白平衡等，以获取清晰、色彩真实的影像。030201影像获取方法及参数设置

对原始影像进行畸变校正、去噪、色彩校正等处理，提高影像质量。影像预处理采用直方图均衡化、对比度拉伸等方法增强影像对比度，突出树种特征。影像增强利用图像处理技术提取树种的纹理、颜色、形状等特征，为后续分类提供依据。特征提取影像预处理及增强技术

03基于FCN的树种分类模型构建

采用全卷积网络（FCN）作为基础架构，通过卷积层、池化层和上采样层等构建网络。针对树种分类任务，设计合适的网络深度和结构，以提取影像中的特征。实现网络的编码器和解码器部分，编码器用于特征提取，解码器用于将特征图还原为原始影像大小。FCN网络结构设计与实现

对影像数据进行标注，为每种树种分配相应的标签。采用数据扩充技术，如旋转、翻转、色彩变换等，增加训练样本的多样性。收集无人机可见光影像数据，并进行预处理，如裁剪、缩放等。训练数据集制作与扩充方法

使用适当的损失函数，如交叉熵损失函数，以衡量模型预测与真实标签之间的差异。采用梯度下降优化算法，如随机梯度下降（SGD）或Adam，进行模型参数的更新。调整学习率、批处理大小等超参数，以优化模型的训练效果。实施早停（earlystopping）、模型保存与加载等策略，以防止过拟合并提高训练效率型训练策略及优化方法

04实验结果与分析

123采用公开数据集，包含多种树种的无人机可见光影像。数据集按照7:3的比例划分训练集和测试集，确保数据的独立同分布。训练/测试集划分使用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数作为评价指标。评价标准实验设置与评价标准

场景一：单一树种分类在该场景下，模型对于单一树种的分类效果较好，准确率达到了90%以上。由于树种间的特征差异较为明显，模型能够较好地学习到不同树种的特征。不同场景下树种分类效果评估

场景二：多树种混合分类在该场景下，模型的分类效果相对较差，准确率为80%左右。多树种混合时，不同树种间的特征差异减小，模型容易出现误判。不同场景下树种分类效果评估

123场景三：复杂背景下的树种分类在该场景下，模型的分类效果最差，准确率仅为70%左右。复杂背景会对模型的分类造成干扰，导致模型无法准确识别树种。不同场景下树种分类效果评估

方法一：基于传统图像处理的分类方法该方法通过提取图像的颜色、纹理等特征进行分类。与FCN相比，该方法在处理复杂背景和混合树种时效果较差。与其他方法的对比分析

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