[发明专利]一种基于卷积神经的公益林地类图像智能识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010330987.9 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111563430A | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 高海力;蒋仲龙;王增;张超;张勇;任佳伦;吴翠蓉 | 申请（专利权）人： | 浙江省公益林和国有林场管理总站 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 冷红梅 |
| 地址： | 310020 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经的公益林地类图像智能识别方法，包括：S11.获取项目区的公益林矢量边界图，生成覆盖项目区的矢量格网分布图；S12.获取项目区的高分辨率遥感图像，采用生成的矢量格网分布图对遥感图像进行裁切，把获取的遥感图像分割为若干正方形图片，将若干正方形图片作为卷积神经网络算法的输入数据；S13.基于卷积神经网络算法，对输入的若干正方形图片进行特征参数提取，提取的特征参数与预先对样本库进行深度学习训练获得的特征参数进行相似度匹配，并对匹配后的数据进行自动识别，获得输入数据的地类分类结果；S14.得到地类分类结果后，将不同地类的属性标记到相应的矢量格网数据库中，生成项目区公益林范围内不同地类面积统计结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经 公益 林地 图像 智能 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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