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基于多源遥感时序影像和卷积神经网络的作物早期识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于多源遥感时序影像和卷积神经网络的作物早期识别方法，包括以下步骤：S1，收集遥感数据和作物地面样本数据；S2,数据预处理；S3，制作训练样本；S4,模型时间增量训练；S5,根据S4中获得的作物的identify_Date，利用start_Date到identify_Date期间所有的Sentinel‑1A和Sentinel‑2数据对相应作物进行早期识别；以Sentinel‑2 L2A级产品中SCL影像为非植被掩膜数据制作作物早期分布图。利用多源遥感数据增加了作物生长季内数据获取的频次，提高了作物早期识别的时间精度；利用本发明提出的卷积神经网络架构Dual‑CNN,解决了多源遥感时序数据应用中单一CNN架构面临的时间序列长度和时间间隔不一致的问题。

著录项

公开/公告号CN112084991A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-15

原文格式PDF
申请/专利权人中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;
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申请/专利号CN202010983366.0
发明设计人赵红伟;孙亮;刘佳;陈仲新;
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申请日2020-09-18
分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11556 北京恒创益佳知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人付金豹
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街12号
入库时间 2023-06-19 09:12:09

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-10-11

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2020109833660 申请公布日:20201215

发明专利申请公布后的驳回

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