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現有對草地植物的圖像識別主要集中于對葉片或大面積種群的識別，很少有從單株植物或小片群落的角度進行識別。本文針對上述問題，總結出三種適用于解決該問題的識別方法，改進和微調了現有基于卷積神經網絡方法的預處理流程和網絡模型來進行植物圖像識別方法。本文采用近距離拍攝的高空間分辨率草地植物圖片，設計實驗對比分析了上述三種方法在識別標注樣本數據集上的表現。實驗結果表明，基于預訓練模型的深度卷積神經網絡方法同其他方法相比，在準確性上，具有顯著的優越性。
關于青海省的植物種類及其特征、植物識別等方面的研究都取得了突破性的研究成果。但傳統的遙感圖像分類方法在進行植物識別時，由于圖像具有較高的空間分辨率，會出現同物異譜等問題。植物的識別是復雜度高且數據量大的一項研究，因此深度學習在植物識別方面具有技術優勢和廣闊的發展前景。卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN）是深度學習研究中具有代表性并且十分高效的方法之一。最早的卷積神經網絡模型是由紐約大學的Yann LeCun 教授提出來的。經過了整整20 年的發展，至今卷積神經網絡技術已在計算機視覺領域確立了統治地位。
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