针对传统识别算法在罂粟植物地块识别上精度不足的问题,提出了基于深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别算法,采用模拟人脑多层结构的方式,可以对数据自动地进行特征提取,挖掘内在联系,建立更准确的识别模型;同时将随机隐退过程引入到罂粟识别的深度网络中,避免了传统神经网络因为随机初始化而陷入局部最优解的情况.无人机航拍数据的实验表明,在小样本罂粟训练集的情况下,与支持向量机和传统神经网络方法相比,基于随机隐退的深度置信网络模型可取得更好的识别结果.
罂粟识别 多光谱数据 深度置信网络 深度学习 随机隐退