基于PSPNet深度学习网络景观要素语义分割的春季森林景观质量评价

摘要： 基于BIB-LCJ审美评判测量法对25个春季森林景观样本进行美景度评定，结合PSPNet深度学习网络对春季森林景观图像进行语义分割，建立美景度与景观要素的多元线性回归模型。结果表明：1)PSPNet对于天空与植被的识别精度分别为87.9%与86.7%,属于可用范围。2)与美景度相关的7个春季森林景观要素中，“植物层次”“花朵色彩丰富度”和“色彩统一程度”可提升春季景观美景度，而... （共8页）