ENVI深度学习与精准农业工具联手识别椰树：参数自调与实例分析

本文主要探讨了如何利用ENVI深度学习工具和ENVI精准农业工具结合进行椰子树的信息提取。ENVI深度学习工具在高分辨率航空影像（8.59cm分辨率）上应用，通过生成CAM（Class Activation Mapping）图像来识别和定位椰树。CAM是一种灰度图像，其中的DN值表示像素属于椰树的概率，这对于目标检测和识别非常关键。 首先，作者强调了调整参数的重要性，ENVI深度学习工具提供了随机参数训练工具，有助于自动优化参数设置，简化了模型训练过程。原始数据采用TIF格式处理后转换为ENVI格式，尽管可以直接使用TIF，但在本例中，为了保证程序稳定性，使用ENVI格式更为推荐。 在硬件方面，作者使用的是ENVI 5.5.3软件版本，搭配ENVIDeepLearning 1.1 TechPreview和ENVICropScience 1.1.1，以及一台配置较高的电脑，包括Intel i7处理器、NVIDIA Quadro P3200显卡和64GB内存，这确保了足够的计算能力。 技术路线的关键在于，由于椰树与背景难以用传统方法区分，所以先利用ENVIDeepLearning的深度学习功能提取出CAM图像，再利用ENVICropScience中的作物计数工具进一步分析，获取椰树的空间分布和林冠半径。然而，健康评估部分在本文中被认为不具有实际应用价值，可能是因为评估依赖于特定的指标和标准，而这些在现实场景中可能存在不确定性。 文章还提到，针对圆形目标如椰树，提供了两种样本绘制方法：一是使用ROI工具绘制圆形样本，通过中心点和拉框操作定义椰树边界；二是介绍了一种更具体的方法，但具体内容未在摘要中详述。 本文是关于如何利用ENVI深度学习工具和精准农业工具在遥感数据上进行椰树特征提取和分析的技术实践，通过自动化参数调整和精准的样本处理，提高椰树信息的提取效率和准确性。对于从事精准农业或遥感数据分析的读者来说，这是一个实用且具有参考价值的技术分享。