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基于融合残差修正的卷积神经网络的耕地监测方法及系统

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一种基于融合残差修正的卷积神经网络的耕地监测方法及系统，包括采集相同区域内不同时相高分辨率遥感影像，进行配准预处理，然后进行影像裁剪；提取相应的耕地区域矢量标注真值，得到影像区域内的耕地样本和背景样本；构建融合残差修正的卷积神经网络，包括基于Unet网络加入空洞卷积操作，扩大感受野提取全局特征，然后融合残差修正模型对耕地提取结果进行修正，取残差修正后的结果作为耕地提取结果；对融合残差修正的卷积神经网络进行训练；针对待提取的高分辨率遥感影像，通过训练结果进行耕地提取；包括根据相同区域不同时相的遥感影像中耕地提取结果，对耕地提取结果相应栅格图像进行差值运算和形态学滤波后处理，得到耕地区域变化检测结果。

著录项

公开/公告号CN111986099B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN202010620615.X
发明设计人邵振峰;王志强;姚远;程涛;
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申请日2020-06-30
分类号G06T5/00;G06T7/11;G06T7/155;G06T7/30;G06N3/04;G06K9/62;G06V20/10;G06V10/774;
代理机构
代理人
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
入库时间 2022-08-23 13:38:31

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-05-13

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发明专利权授予

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