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结合植被指数和卷积神经网络的遥感植被分类方法

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摘要

本发明涉及遥感植被分类技术领域，涉及一种结合植被指数和卷积神经网络的遥感植被分类方法，包括：一、遥感影像与植被指数经过卷积降低特征图大小；二、将两幅特征图连接后进入密集连接块，每进入一个密集连接块后都要进行一次下采样，每一次下采样后在相应的子网保持特征图大小，共生成了4条子网；三、在特征恢复中，将第2、3、4条子网的特征图分别通过连续上采样得到与第一条子网相同分辨率的特征图；四、将4幅特征图合并后利用上采样恢复原始影像大小，实现植被类型的精确分割。本发明能够较好地区分各植被类型，且适用于多源遥感影像的植被分类提取，在城市绿地规划、农村基本农田监管等方面具有一定的应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN114743098A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥深蓝空间智能科技有限公司;

    申请/专利号CN202210308602.8

  • 发明设计人 吴艳兰;杨辉;王彪;

    申请日2022-03-24

  • 分类号G06V20/10;G06K9/62;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构安徽顺超知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人连慧

  • 地址 230000 安徽省合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园A3A栋6楼649室

  • 入库时间 2023-06-19 15:58:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-12

    公开

    发明专利申请公布

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