[发明专利]基于深度卷积神经网络的遥感影像红树林提取方法及系统有效
| 申请号： | 201911058700.5 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN110852225B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 郭明强;黄颖;余仲阳;李春风;谢忠;关庆锋;吴亮;王均浩;曹威 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 金慧君 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的遥感影像红树林提取方法及系统，本发明首先对高分辨率的遥感影像进行预处理，包括遥感影像的大气校正与研究区域裁剪，对处理后的各波段进行波段运算以提取先验特征信息；应用多源数据融合实现多波段和特征信息的融合，构建数据集；训练并验证由卷积神经网络搭建的语义分类模型ME‑net；调用ME‑net模型实现红树林的自动分类，输出一个png格式的掩模文件，即为分类和提取的结果；通过长距离条件随机场对分类结果进行细调。本发明中的分类模型在应用中可通过扩展数据集使得分类精度达到92.3％，完全可以代替人工目视解译，为高精度影像地图的更新和滨海地区生态系统的保护提供辅助技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 遥感 影像 红树林 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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