【摘 要】
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红枣作为新疆规模化种植的特色林果优势经济作物,以其种植范围广、规模化种植面积大的特点,在新疆绿洲生产、生态建设中担负着越来越重要的作用,因此快速、精准地了解本区枣种植面积实际状况和种植结构,不仅从局部区域服务于生产-经营-管理,而且对相关管理部门进行科学决策与管理,都担负着重要的作用。随着国产高分辨率卫星遥感技术的发展,高分系列卫星凭借高空间分辨率、明显的地物细节信息等优势应用于农业遥感领域,提供
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红枣作为新疆规模化种植的特色林果优势经济作物,以其种植范围广、规模化种植面积大的特点,在新疆绿洲生产、生态建设中担负着越来越重要的作用,因此快速、精准地了解本区枣种植面积实际状况和种植结构,不仅从局部区域服务于生产-经营-管理,而且对相关管理部门进行科学决策与管理,都担负着重要的作用。随着国产高分辨率卫星遥感技术的发展,高分系列卫星凭借高空间分辨率、明显的地物细节信息等优势应用于农业遥感领域,提供更为精细的农业服务。本文针对新疆南疆大规模枣园/田的精准、高效检测识别来满足农业生产和管理决策等的需要,采用预处理后的融合高分六号（GF-6号）影像数据源,首先分别基于面向对象分类技术以及深度学习技术对新疆兵团十四师二二四团（昆玉市）进行研究,其次探讨两种方法在应用测试区的具体应用情况,进而验证本文基于泛化迁移深度学习的枣园目标检测识别方法的可行性。主要工作与成果如下:（1）基于面向对象分类技术,探究最优尺度分割算法以选取最优分割参数,其中包括:异质性因子、尺度参数信息、波段权重等。并结合边缘检测算子辅助数据进行分析,有效避免多尺度分割过程中的过度分割与欠分割,从而提高影像分割质量,获取较为准确的区域内枣园种植信息。进行精度评定可知面向对象的枣园分类中总体精度为0.77,Kappa系数为0.68,且枣园的用户精度与生产者精度为0.92和0.82。（2）基于深度学习技术,研究目前较为流行的目标检测算法（Faster R-CNN算法）并应用于本文的区域枣园识别检测。通过制作相应的Jujube数据集以及采取数据泛化扩充方式,借助于大型数据集ImageNet上预训练好的VGG16网络模型进行迁移学习,以提高模型的泛化能力,确定最佳网络模型,从而提高枣园的识别检测效果。利用验证集进行验证可知基于深度学习模型算法的识别平均精确度P为0.979,召回率R为0.952,F1调和平均值为0.965。（3）利用面向对象分类技术以及深度学习技术等不同算法进一步对应用测试区枣园的检测识别效果进行对比分析,可知面向对象的枣园分类方法总体分类精度为0.82,Kappa系数为0.62,利用深度学习模型方法进行统计得到总体分类精度为0.97,Kappa系数为0.93,相较于前者方法分别提高了 0.12以及0.31,可知深度学习算法能有效满足精度需求,以验证实验方法（Faster R-CNN算法）的可操作性。
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