[发明专利]用于深度学习的地表覆盖分类样本采集方法在审
| 申请号： | 202110844465.5 | 申请日： | 2021-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN113762070A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 顾海燕;杨懿;王军;李海涛;刘正军;杨继文;王浩;姜芸 | 申请（专利权）人： | 中国测绘科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T5/40;G06T7/90;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李莎 |
| 地址： | 100036 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供一种用于深度学习的地表覆盖分类样本采集方法。所述方法包括：配准遥感影像数据与历史解译数据，以使遥感影像数据与历史解译数据具有相同的坐标信息；根据预设规则对历史解译数据进行分类码转换，得到具有适用深度学习的编码的解译数据；对所得解译数据进行转换，得到栅格标签数据；以预设的尺寸分别裁切所述栅格标签数据和所述遥感影像数据；根据像素位数，对裁切后的遥感影像数据进行增强处理，以使裁切后的遥感影像数据可视化，得到影像样本数据；对裁切后的栅格标签数据进行伪彩色增强处理，得到标签样本数据；根据地物类别，分别将影像样本数据和标签样本数据制作为地物样本数据，得到样本数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 学习 地表 覆盖 分类 样本 采集 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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