遥感技术与机器学习在耕地识别中的应用与优化

"本文介绍了2020年MathorCup大数据竞赛赛道B中，编号1927的队伍针对基于多光谱数据的机器学习模式识别算法优化评估的研究成果。研究主要关注农业可持续发展中耕地的精准识别，利用遥感技术和卫星影像进行耕地提取。队伍在初赛和复赛中对比了多种算法，包括传统遥感图像处理方法和人工智能信息提取技术，如深度学习、随机森林和语义分割。通过参数优化和模型改进，提高了分类精度，特别是深度学习和随机森林的精度显著提升。同时，对语义分割算法进行了数据集增强、训练迭代次数增加等优化，提升了分割后的精度和连续性。" 本文主要探讨了如何利用遥感技术与机器学习算法有效识别和提取耕地，以促进农业的可持续发展。研究者在MathorCup竞赛中，针对高光谱数据的模式识别进行了深入研究，选择了两种技术路线：传统遥感数字图像处理和人工智能信息提取。在人工智能信息提取中，他们测试了深度学习、遥感语义分割和随机森林模型。 初赛结果显示，深度学习、随机森林和语义分割在高分辨率、大尺度范围的模式识别上优于传统方法。在复赛阶段，研究者进一步优化了这些算法，通过调整关键参数，提高了模型的验证精度。深度学习模型的精度从89%-91%提高到94%-95%，随机森林模型的精度则从93%-95%提升至94%-98%。此外，他们还利用Majority/Minority分析保留了田间小路等细节信息，使分类结果更加平滑且连贯。 对于语义分割算法，研究者进行了多方面的优化，包括数据集增强、使用Colab进行训练、增加训练迭代次数以及应用全连接条件随机场（CRFs）进行后处理，以提高分割精度。这些优化措施表明，即使在不同模型之间存在独立性，也可以通过精细调整和优化，进一步提升整体识别效果。 这篇论文展示了如何结合遥感技术和机器学习算法，特别是在深度学习和随机森林模型上的优化，以实现对耕地的高效、精确识别，这对于农业可持续发展和耕地管理具有重要的实践意义。