[发明专利]基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法在审
| 申请号： | 202210389921.6 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114743103A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李海滨;滕惠忠;金际航;贾俊涛;王耿峰;杨长保;闸旋;杨盼;叶秋果;辛宪会;陆博文;郑子皓 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军92859部队 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 300061*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Deeplabv3+网络模型的海岛礁遥感影像地质分类方法，其技术特点是：获取珊瑚岛礁的原始遥感影像，并对原始遥感影像进行数据预处理；建立珊瑚岛礁的地质分类体系，从预处理后的遥感影像中进行特征提取与分类，得到珊瑚岛礁的地质分类数据集；使用珊瑚岛礁的地质分类数据集对Deeplabv3+卷积神经网络和ResNet残差网络模型进行训练，得到训练后的识别与分类模型；使用训练后的识别与分类模型进行预测，得到海岛礁遥感地质分类结果图。本发明设计合理，用于海洋珊瑚岛礁的高分辨率遥感影像分类，具有较高的分类精度并且能够较好地区分不同地物之间的细节，总体分类精度和Kappa系数分别为97.57％和0.9643，可广泛用于海岛礁遥感地质分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 deeplabv3 网络 模型 海岛 遥感 影像 地质 分类 方法 | ||
【主权项】：
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