[发明专利]基于级联深度卷积神经网络的光学遥感影像林地分类方法在审
| 申请号： | 202010807756.2 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111951285A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 李智勇;张鹏;邓志鹏;杨芳 | 申请（专利权）人： | 湖南神帆科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 曾志鹏 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联深度卷积神经网络的光学遥感影像林地分类方法，包括以下步骤：A、利用图像语义分割深度卷积网络实现影像中大颗粒度地物的分类，实现林地与非林地区域的划分；B、利用面向图像分类的深度卷积神经网络实现针对林地区域的细颗粒度精细划分。本发明能够解决现有技术的不足，可以发挥深度学习对遥感影像地物特征的有效挖掘，同时兼顾了高分辨率影像中林地精细特征的高效学习与提取，能够较好地解决高分辨率遥感影像林地精细分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 深度 卷积 神经网络 光学 遥感 影像 林地 分类 方法 | ||
【主权项】：
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