[发明专利]一种基于深度神经网络的城市土地利用信息分析方法有效
| 申请号： | 201810636689.5 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN108960300B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 张渊智;李煜;孙光民 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学;中国科学院国家天文台 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06Q50/16 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 齐胜杰 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的城市土地利用信息分析方法，包括：采用人工选择地面控制点的方法，对预处理后的全极化SAR数据和光学图像进行配准，分别提取极化特征及光学特征；将极化特征和光学特征组合的特征向量输入到预先训练的SAE分类器中，获取对应光学特征的第一初级分类结果、对应极化特征的第二初级分类结果；SAE分类器为基于深度神经网络架构预先采用标注的样本进行训练获得的分类器；采用D‑S证据理论对所述第一初级分类结果和第二初级分类结果进行决策级融合，获得城市土地利用的分类信息。本发明的方法解决了现有技术中利用单一传感器的城市土地利用提取精度有限的难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 城市 土地利用 信息 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的城市土地利用信息分析方法，其特征在于，包括：S1、对待处理的全极化SAR数据进行预处理，获取预处理后的全极化SAR数据；对待处理的光学图像进行预处理，获取预处理后的光学图像；所述全极化SAR数据和所述光学图像属于同一个城市土地的不同图像；S2、采用人工选择地面控制点的方法，对预处理后的全极化SAR数据和预处理后的光学图像进行配准，获取配准后的全极化SAR图像和配准后的光学图像；S3、从配准后的全极化SAR数据中获取极化特征；从配准后的光学图像中获取光学特征；S4、将所述极化特征和所述光学特征组合为特征向量，将该特征向量输入到预先训练的堆栈自编码器SAE分类器中，获取对应光学特征的第一初级分类结果、对应极化特征的第二初级分类结果；所述SAE分类器为基于深度神经网络架构预先采用标注的样本进行训练获得的分类器；S5、采用D‑S证据理论对所述第一初级分类结果和第二初级分类结果进行决策级融合，获得城市土地利用的分类信息。
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