基于无人机遥感影像的农田作物识别

  • 前言
  • 8.31时期的训练
    • 分析现象
  • 7.12时期的训练
  • 分析&解决问题
  • 第二次训练7.12时期
    • 制作数据集
    • 训练模型&预测

前言

上回说到,重新框选了7.12和8.31的训练集,然后整理数据集,像之前一样训练。然后在宿舍连接服务器进行了训练、测试。但结果却伤透了我的心。

8.31时期的训练

参数与之前相同,猕猴桃复制了三组(一共四组),然后直接是训练结果:(换了个服务器速度更快了)

可以看到正确率是0.8461,看起来还可以,然后进行预测:
预测速度:

预测结果:

正确的标注:

分析现象

大量背景被误识别为猕猴桃,油菜部分几乎没有识别出来,而被误识别为了玉米。玉米相较于其他两种农作物,识别效果较好。但也存在轮廓不清晰的现象。

7.12时期的训练

来不及伤心,接着训练了7.12的模型:

正确率0.5545
0.5545
0.55

看看预测结果:

对比正确的标注:

这糟糕的背景,零星分布的油菜,不规则的玉米

学术好难

分析&解决问题

又是新的一天!
分析一下同样的模型,同样的处理方法,但7.31表现优越的原因:

  1. 在七月底这个时期,三种农作物的特征算是比较分明:

    7.12:玉米和油菜较为相似,而猕猴桃与背景中的树或杂草相似

    8.31:这个时期的农作物都很茂盛
  2. 回顾之前框选的训练集,可以看到油菜部分的数据本来就不多,框选的时候也没有框选到很多,可能导致训练效果不好
  3. 围墙外有很多杂草和树木,严重影响了训练效果。毕设题目主要识别农田作物,故在框选训练集之前将多余的部分裁剪掉,同时裁掉了遥感图像拼接边缘的错误,使图像更美观。

第二次训练7.12时期

制作数据集

  1. 使用程序矫正、裁剪图像

    有点色差:
  2. 划分训练集,验证集
    吸取上次的经验教训,这次除了猕猴桃单独裁剪多复制两组,油菜也单独裁剪复制,提高训练集中的比例:
  3. 程序裁剪图像。无变化。

训练模型&预测

训练10000次结束:

可以看到准确率为0.8675,验证集正确率为0.8633。相较于第一次训练的正确率(0.66 / 0.55)提升了不少。
预测:

正确的:

效果可喜可贺。目前就训练到这儿了
等有时间再训练8.31

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