[发明专利]一种基于改进GLI指数和深度学习的极地植被提取方法有效
| 申请号： | 202110290914.6 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112861807B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 赵彬如;郭振栋;焦红波;牛思文;常建芳;杨晓彤;王力彦 | 申请（专利权）人： | 国家海洋信息中心 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V20/10;G06V10/56;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04;G06V10/30;G06V20/17 |
| 代理公司： | 天津企兴智财知识产权代理有限公司 12226 | 代理人： | 李彦彦 |
| 地址： | 300171*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进GLI指数和深度学习的极地植被提取方法，包括以下步骤：S1、获取遥感影像，进行预处理，并生成暗通道影像；S2、改进并计算GLI指数；S3、合成假色彩影像，用以突出植被特征；S4、对假色彩影像进行切片制作数据集，并对数据集进行处理；S5、对数据集中的极地植被区域进行标记；S6、将切分和标记后的数据集导入到Mask RCNN模型进行训练，使用Mask RCNN模型提取植被区域。对比传统的计算机视觉方法，本发明仅需配合人工经验进行少量的标注，可以有效地提高无人机影像植被检测精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 gli 指数和 深度 学习 极地 植被 提取 方法 | ||
【主权项】：
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