数据与方法 一、数据 通过野外摄影与爬虫获取草原图像数据，草原图像数据要求背景简单，图像清晰 二、方法 将草原图像数据划分为多个草原类型，建立目标值 通过对草原图像进行翻转、倒置、旋转、转换亮度、对比度和饱和度等来扩充训练数据，提高深度学习模型的识别精度，减少模型训练中的过拟合。 识别判断 基于PyTorch框架进行深度学习，使用VGG 19卷积神经网络架构作为特征提取器，通过迁移学习的方法来获取图像的特征值 训练参数设置与模型的保存