基于多源衛(wèi)星遙感影像油棕識別及面積提取的方法和系統(tǒng)
基本信息

| 申請?zhí)?/td> | CN202010332738.3 | 申請日 | - |
| 公開(公告)號 | CN111476197A | 公開(公告)日 | 2020-07-31 |
| 申請公布號 | CN111476197A | 申請公布日 | 2020-07-31 |
| 分類號 | G06K9/00(2006.01)I | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 王和斌;滕大鵬;劉辛 | 申請(專利權)人 | 中科天盛衛(wèi)星技術服務有限公司 |
| 代理機構 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 100094北京市海淀區(qū)北清路81號中關村壹號A3座10層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要

| 摘要 | 基于多源衛(wèi)星遙感影像油棕識別及面積提取的方法和系統(tǒng),多源衛(wèi)星遙感影像獲取單元通過多源衛(wèi)星,獲取目標區(qū)域至少兩個衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù),并進行規(guī)范化處理,生成多源遙感影像數(shù)據(jù);影像分割單元將多源遙感影像數(shù)據(jù)進行多層次網格化分割處理,得到網格遙感影像數(shù)據(jù);模型選取單元收集樣本矢量數(shù)據(jù),獲取網格遙感影像數(shù)據(jù)中對應樣本數(shù)據(jù),并使用樣本數(shù)據(jù)對深度學習模型進行評估、選擇,得到最優(yōu)的深度學習模型;油棕提取單元將網格遙感影像數(shù)據(jù)輸入最優(yōu)的深度學習模型,對網格遙感影像數(shù)據(jù)中油棕進行識別、分割并統(tǒng)計油棕面積;輸出單元將油棕面積統(tǒng)計結果的輸出顯示??梢詫Χ嘣催b感影像數(shù)據(jù)或地區(qū)進行油棕的識別、提取及面積統(tǒng)計。?? |





