《表1 常见的TOMA影像及特征》

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《设施农业典型地物改进Faster R-CNN识别方法》

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中国大陆常见的TOMA的标志及特征如表1所示。由表1可知，TOMA多被透明或白色塑料薄膜覆盖，无人机遥感影像易受光照、天气以及拍摄角度等因素影响导致各类TOMA间的区分度较小。从结构来看，表中各类TOMA形状多为矩形，形状相似度极高。由此可见，影像中的“同物异谱”及“同谱异物”现象更加突出。基于无人机影像的TOMA准确识别需重点解决光照和形状干扰问题，这对传统的基于监督分类等目标检测方法提出巨大挑战。罗军等[19]使用TOMA空间位置分布规律及其在高分辨率遥感影像上的纹理特征体现，设计了批量设施自动生成算法，但需首先对影像进行目视解译，而且对于TOMA信息提取及相关参数设置需大量先验知识，算法精度和鲁棒性有进一步提高的空间；何少林等[20]采用面向对象的多尺度分类思想，将影像多层次分割，识别覆盖薄膜耕地。该方法弥补在单一尺度下某些类型地物分割不佳的缺陷，但在分类过程中最优分割尺度选取和提取规则设置都需要人工参与，对分类者的要求较高。