分析基于深度学习的无人机遥感影像水体识别万汉文

分析基于深度学习的无人机遥感影像水体识别万汉文

万汉文

河海大学文天学院安徽省马鞍山市243031

摘要：随着科学技术的不断发展，无人机遥感技术在近几年得到了广泛的应用。这种技术的出现给许多行业带来了新的特点，特别是在精确和高效的水体识别方面。因此，无人机遥感在水体识别中的应用不仅是相同的，而且无人机遥感在水体识别工作中的应用是可行的，具有一定的优势。同时，可以大大提高水体识别工作的效率。因此，在本文中，笔者结合自己的实际工作经验进行了分析和研究。

关键词：深度学习；无人机；遥感影像；水体识别

在对淡水生物的研究中，以及对区域水文和气候变化的分析，水体空间的具体分布和地理信息的获取对研究是非常重要的。特别是在获取地理信息的过程中，应确保信息的真实性和有效性，从而为支持信息提供有效的理论依据。在这种情况下，遥感可以实现对表面信息的动态监测，并实时监控和控制。在遥感技术的应用过程中，可以实现多时段、多光谱的地表水动态监测，这也是研究水资源的重要工具和措施之一。在这一巨大的环境背景下，越来越多的学者在深度学习的基础上，更加重视遥感影像技术的应用。通过研究，我们可以看到目前阶段的相关学者可以获得无人机遥感影像，对图像的深入分析可以从介质到水。身体被确定。这不仅保证了水体的有效识别和分类，而且保证了分类精度。

无人机(UAV)电力系统使用汽油作为燃料。成本低，来源方便，不需要特殊的着陆点。普通公路可以满足着陆和降落的要求。相对于水体识别技术来说，无人机低空水体识别的优点是操作只需要地面有一台带有遥控装置的车辆，这样简单，参与测量活动不需要进行很长时间详细训练，而且无人机体积小，维修和护理操作也很容易，实际应用过程获得的回报总是高于投入。进行水体识别作业范围内地形环境复杂多样，测量到的数据会受到各种因素的影响，例如天气、植物、河流等。在识别过程中，利用传统的测量、航空摄影、卫星遥感等大型飞机操作不能满足要求的效率和精度，同时也受空间飞行和飞行高度的影响，不能用于城市范围的测量。低空无人机在测量中具有升降灵活、快速的特点，测绘时不受现场地形因素限制，而且还能获得分辨率高、效果好的图像信息。这是一种很好的测量方法，引起了人们的注意。

1.深度学习和卷积神经网络分析

2006年Hinton首次提出深度学习的概念，并在featurelearning的过程中取得突破性进展。在这种情况下，深度学习可以表现出更强的表达能力。这种表达能力在计算机视觉应用领域得到了广泛的应用，通过实践可以看出这种能力的应用是更好的。一方面，该能力的应用和体现存在明显的差异，需要大量的人工设计特征学习结构来进行比较和分析。在这种情况下，在实际的操作过程中，我们需要深入的学习来进行深入的分析和研究，使其内在的一些元素能够充分显示[1]。在深度学习的应用过程中，可以直接利用深层神经网络的结构实现自动数据提取，也就是说，在实际的操作过程中，可以自动从数据中提取相应的特征学习。这些都是在需要使用传统的操作方式之前，传统的操作方式不仅需要大量的人力成本，而且也不能保证效率和质量。但利用学习神经网络结构的深度，不仅可以实现自动提取，还可以利用网络结构逐步将这些手工特征的学习过程转化为内容[2]。另外，另一方面是深度学习比纯铜特征提取更具有代表性。一般来说，更常见的模型包括自动编码器、深度信任网络、卷积神经网络等。这些是深度学习的重要组成部分。

通过对深度学习结构示意图的分析，可以发现卷积神经网络模型常用于图像或语音识别的处理。卷积神经网络模型已逐渐成为图像识别和领域研究领域的重点研究方向和内容。

卷积神经网络是一种前馈神经网络。在大多数情况下，卷积神经网络神经元之间的相互连接直接依赖于动物视觉皮层的各种组织模式[3]。通过实践分析，我们可以看到，在大多数情况下，动物视觉皮层组织直接在区域内直接重叠，并实现了彼此的排列和组合。卷积神经网络在当前的发展过程中被广泛应用于图像和视频识别过程中，通过实践可以看出卷积神经网络的应用是相当不错的。在卷积神经网络的构建和应用过程中，许多不同的层直接作为输入量，通过实践逐渐转化为输出，中间层有很多不同的类型。卷积层、汇聚层和全链路层都是其中的重要组成部分。

2.最大稳定极值区域分析

最大稳定极值区主要是对其自身的稳定区域的分析和流域的概念，最初是由Matas提出的。在实际操作中，当实际情况通过最大稳定极值区域进行计算和判断时，首先使用具有相应阈值的两个值图像。这两个值图像主要是指像素灰度值或阈值的灰度值的具体设置值，该值设置为大约255度，即在呈现白色状态之后。同时，如果你想把它设置在实际情况的相反的状态，你需要降低实际情况下的阈值设置，然后将状态设置为0，显示一个黑色的状态。如果阈值处于0状态，则可以直接获得整个白色图像，当阈值为255时，可以得到所有的黑图像[5]。在这种情况下，可以根据实际情况的具体要求从0调整到255。此外，还需要检查图像每个像素点的灰度值。灰度值大于或等于像素的阈值，在极端区域由相邻的点组合而成。在实际操作中，由于阈值的增加，许多极值区域的面积会显示出一定的变化状态，但在大多数情况下，会保持不变。这些区域可以称为最稳定的极端区域。

最大稳定性极值区提取主要包括以下几个方面，第一次是MSER检测，彩色图像逐渐转化为灰度图像，经过计算后，需要得到MSER+区域和MSER区域[6]。此外，MSER区域需要安装或规范化，这样MSER区域就可以从根本上适应椭圆。只有确保这些值的准确获取和记录，才能保证最大稳定极值区域的确定性。

3.结束语

综上所述，在深入学习的基础上，对无人机遥感图像水体识别进行了分析研究。由于无人机具有图像分辨率高、信息量大的优点，在一定程度上，会导致水体识别效果不理想，信息提取精度不高。因此，在实施过程中，在实施过程中，在深度学习的基础上，利用卷积神经网络构建水体识别模型，不仅可以避免错误的现象，还能提高水体识别的准确性。无人机技术以其经济效率高的特点，广泛应用于水体识别来满足高分辨率、高效率、及时性的安全要求，为水体识别提供有效的准确的数据信息。

参考文献：

[1]胡勇，张孝成，马泽忠等.无人机遥感影像中农村房屋信息快速提取[J].国土资源遥感.2016.28.

[2]杨柳，陈延辉，岳德鹏等.无人机遥感影像的城市绿地信息提取[J].测绘科学.2016.07.

[3]马潇潇，王宝山，李长春等.基于perseAdaBoost改进SVM算法的无人机影像信息提取[J].地理与地理信息科学.2015.01.

作者简介：

万汉文（1996-01），男，汉族，籍贯：江苏省连云港市，学历：本科