[发明专利]基于深度学习的遥感影像耕地非农变化的检测方法有效
| 申请号： | 202310010258.9 | 申请日： | 2023-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN115690591B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 钱志奇;周雄;李俊;朱必亮;赵亮 | 申请（专利权）人： | 速度时空信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/17;G06V10/36;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/82;G06T5/10;G06T7/45;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的遥感影像耕地非农变化的检测方法，步骤为：S1：构建农业用地与非农业用地的分类样本库；S2：利用所述步骤S1构建的分类样本库训练非农用地检测模型；S3：对检测出的非农用地进行处理，纠正结果并矢量输出结果。该基于深度学习的遥感影像耕地非农变化的检测方法通过无监督模型训练，无需额外的遥感变化检测标注，利用多期高分辨遥感卫星影像与常规地物标注信息即可完成耕地变化检测的模型的训练与耕地变化信息输出，有效地节省了变化图斑的人工标注成本；且输出的非农用地边界信息准确可靠；使用于高分辨遥感卫星影像与无人机影像，构建过程简单，样本库可以针对性的组合重复利用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 遥感 影像 耕地 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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