[发明专利]一种基于深度学习的遥感地块识别方法在审
| 申请号： | 202111410494.7 | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN113989649A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王义榕;李邦昱;齐亮;张永韡;宋英磊;李长江;暴琳 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/30;G06V10/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 212008 江*** | 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地块识别方法，包括：标注遥感地块影像，构建深度学习所需数据集；对深度学习所需数据集进行数据增强处理；将增强处理后的数据集进行图像压缩和预处理；将数据集进行划分，获得不同波段图像组合的数据集；进行分类模型的训练，根据训练结果，获得最佳波段组合结果；将制作好的抗干扰数据集在最佳波段组合结果中继续训练分类模型；通过训练好的分类模型对陌生遥感地块影像进行识别。本发明在U‑Net框架结构中融合了金字塔池化模块对跳跃连接层进行改造，并使用全连接条件随机场进一步处理框架尾部输出，可以更好地表征遥感图像中复杂的细节信息，从而提高识别结果精度和效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 地块 识别 方法 | ||
【主权项】：
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