[发明专利]基于深度学习作物时空泛化分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110826057.7 | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113469122A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 张锦水;许晴;潘耀忠;段雅鸣;陈津乐 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 100088 北京市海淀区新街*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习作物时空泛化分类方法及系统，该方法包括：采集设定地点在设定时间段内的多个遥感影像；通过人工目视解译方法获得与各遥感影像对应的真实影像；真实影像为对农作物区域和非农作物区域进行标记了的图像；构建深度卷积神经网络；深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、残差模块、金字塔平均池化模块和输出层；采用自然图像数据集对残差模块进行训练，将训练好的残差模块作为深度卷积神经网络中的残差模块，获得预训练模型；以遥感影像为输入，与各遥感影像对应的真实影像为输出训练预训练模型，获得遥感影像分类模型；利用遥感影像分类模型进行图像分类。本发明提高了遥感影像分类模型的时空泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 作物 时空 泛化 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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