准确的农作物分类图是农业监测和粮食安全评估的重要数据来源,针对传统的深度学习模型在多时相农作物遥感分类方面精度较低的问题,该研究将卷积维度单一的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行改进,提出了一种混合三维和二维卷积的神经网络识别模型(Hybrid Three Dimensional and Two Dimensional Convolutional Neural Networks,3D-2D CNN).该模型首先通过多个三维卷积层提取时空特征,其次将输出的特征降维压缩后通过二维卷积层执行空域特征分析,最后将高层特征图展平后通过全连接层进行类别预测.试验以Landsat8多时相影像为数据源,将美国加利福尼亚州北部研究区的地块按照2:2:6分层随机划分为训练集、验证集和测试集.试验结果表明3D-2D CNN对13种农作物分类的总体精度(89.38％)、宏平均F1值(84.21％)和Kappa系数(0.881)均优于三维卷积神经网络(Three Dimensional Convolutional Neural Networks,3D-CNN)、二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Networks,2D-CNN)、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)等方法,并在参数量和收敛时间方面比3D CNN大幅度减小.同时,在较小样本训练集下3D-2D CNN仍表现最优.该模型综合利用空间-光谱-时间特征并具有较高的分类精度和较强的鲁棒性,这为解决多时相遥感农作物分类问题提供了一个有效且可行的方案.
遥感 农作物 多时相地块 分类 深度学习 卷积神经网络