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目前農作物種植面積估測主要是依據遙感影像數據,結合遙感處理技術(shù)對遙感地物進(jìn)行識別監測,估測結果受遙感數據源影響較大。為此提出了改進(jìn)過(guò)的AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)識別算法模型,該模型在傳統AlexNet模型基礎上,針對Landsat8遙感影像數據,創(chuàng )新的提出將五個(gè)卷積層的卷積核修改為兩個(gè)3*3大小和三個(gè)2*2大小,并在三個(gè)全連接層后加入dropout層,減少過(guò)擬合的出現。將改進(jìn)前后的模型和加入dropout后的改進(jìn)模型分別對湖北省荊門(mén)市2017年油菜作物種植面積進(jìn)行分析研究,研究從測試精度、Kappa一致性檢驗和估測面積三方面進(jìn)行,實(shí)驗結果表明加入dropout的改進(jìn)后模型估測效果最好,估測面積與實(shí)際面積誤差率為2.39%,Kappa一致性檢驗結果為0.9625,一致性較高。驗證了改進(jìn)后AlexNet模型在油菜作物遙感識別方面的適用性。