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一种基于深度学习的耕地质量自然等级评价方法

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本发明提供了一种基于深度学习的耕地质量自然等级评价方法，步骤包括：获取待评价区域的遥感影像信息；计算待评价区域的植被归一化指数；通过卷积层、池化层等级构建深度学习模型；根据模型特征将待研究区域植被归一化指数切割为固定大小并建立训练集和验证集；通过已知的耕地质量自然等级数据和训练集对深度学习模型进行训练；以待评价区域的植被归一化指数输入训练完成的模型，得到评价区域的自然质量等级结果。本发明可为耕地自然质量评价提供科学依据，客观、准确地对耕地自然质量进行评价。

著录项

公开/公告号CN111783516A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-16

原文格式PDF
申请/专利权人南京大学;南京南源土地开发利用咨询有限公司;中国科学院南京地理与湖泊研究所;
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申请/专利号CN202010228440.8
发明设计人王君櫹;周生路;林晨;朱雁;
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申请日2020-03-27
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/02(20120101);
代理机构32245 南京同泽专利事务所(特殊普通合伙);
代理人蔡晶晶
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
入库时间 2023-06-19 08:33:20

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