基于深度學(xué)習(xí)的超高分辨率遙感影像茶葉分布自動(dòng)提取方法及裝置
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010343812.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN111461992A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-07-28 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111461992A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-07-28 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06T3/40(2006.01)I | 分類(lèi) | - |
| 發(fā)明人 | 廖廓;冷偉;楊澤宇;聶磊;黃曉暉 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 武漢珈和科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 武漢河山金堂專(zhuān)利事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 廖廓;武漢珈和科技有限公司 |
| 地址 | 350000福建省福州市鼓樓區(qū)烏山路108號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)一種基于深度學(xué)習(xí)的超高分辨率遙感影像茶葉分布自動(dòng)提取方法及裝置，所述方法包括：對(duì)待測(cè)的超高分辨率影像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到待測(cè)影像；準(zhǔn)備不同時(shí)期不同地區(qū)的茶葉超高分辨率影像作為訓(xùn)練樣本，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理得到訓(xùn)練影像，標(biāo)記后保存為矢量樣本；構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)不同時(shí)間不同地區(qū)的茶葉超高分辨率影像及其矢量樣本，訓(xùn)練所述模型，得到不同時(shí)間不同地區(qū)的預(yù)測(cè)模型；將經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的待測(cè)影像及其所在的區(qū)域及時(shí)間輸入到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行茶葉分布提取，獲得初步分類(lèi)結(jié)果；對(duì)所述初步分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)后處理，得到茶葉分布提取結(jié)果。本發(fā)明不依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了作物分布的自動(dòng)化提取，提取結(jié)果可信度高。?? |
