کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4978200 | 1452259 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic land cover classification of geo-tagged field photos by deep learning
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی خودکار زمین پوشش از عکس های زمینه جغرافیایی برچسب توسط یادگیری عمیق
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
یادگیری عمیق، شبکه عصبی متقاطع، انتقال یادگیری، رگرسیون لجستیک چند ملیتی، پوشش زمین، عکس های جمع و جور،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزار
چکیده انگلیسی
With more and more crowdsourcing geo-tagged field photos available online, they are becoming a potentially valuable source of information for environmental studies. However, the labelling and recognition of these photos are time-consuming. To utilise such information, a land cover type recognition model for field photos was proposed based on the deep learning technique. This model combines a pre-trained convolutional neural network (CNN) as the image feature extractor and the multinomial logistic regression model as the feature classifier. The pre-trained CNN model Inception-v3 was used in this study. The labelled field photos from the Global Geo-Referenced Field Photo Library (http://eomf.ou.edu/photos) were chosen for model training and validation. The results indicated that our recognition model achieved an acceptable accuracy (48.40% for top-1 prediction and 76.24% for top-3 prediction) of land cover classification. With accurate self-assessment of confidence, the model can be applied to classify numerous online geo-tagged field photos for environmental information extraction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 91, May 2017, Pages 127-134
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 91, May 2017, Pages 127-134
نویسندگان
Guang Xu, Xuan Zhu, Dongjie Fu, Jinwei Dong, Xiangming Xiao,