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基于数字高程模型数据的地形分类方法

摘要

本发明公开了一种基于数字高程模型数据的地形分类方法,其方案是:构建训练集及测试集;构建特征提取网络及识别网络;对训练样本进行剪裁增强,并将其依次输入到特征提取网络和识别网络,得到训练样本预测类别向量;利用训练样本真实标签及预测类别向量获取交叉熵损失;通过最小化交叉熵损失对特征提取网络及识别网络进行训练;将测试样本随机剪裁并输入到训练好的特征提取网络中,得到测试样本的样本特征;将测试样本特征输入到训练好的识别网络中,得到测试样本预测类别向量;测试样本预测类别向量中最大元素所对应的类别标签即为测试样本预测类别标签。本发明只需待分类样本就可区分山地、丘陵、盆地及平原地形,可用于数字高程模型地形分类。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-10

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021103844187 申请公布日:20210713

    发明专利申请公布后的视为撤回

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