基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)影像自動(dòng)分類與地貌識(shí)別技術(shù)研究

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摘要：該研究開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)影像自動(dòng)分類與地貌識(shí)別技術(shù)，旨在提高地貌分類的準(zhǔn)確性和效率。通過構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，并利用無人機(jī)拍攝的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)中采用準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值等指標(biāo)全面評(píng)估模型性能，并與當(dāng)前流行的其他分類模型進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，提出的模型在各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異，總體準(zhǔn)確率達(dá)到94%，顯著優(yōu)于其他對(duì)比模型。（剩余4788字）