一种基于遥感影像和深度学习的土地利用分类方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202011421679.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2020-12-08
申请人：
成都数之联科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于遥感影像和深度学习的土地利用分类方法及系统
申请号	CN202011421679.3	申请日期	2020-12-08
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-30	公开/公告号	CN112580453A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	成都数之联科技有限公司	申请人地址	四川省成都市武侯区一环路西一段菊乐路口1栋4层2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	成都数之联科技有限公司	当前权利人	成都数之联科技有限公司
发明人	不公告发明人
代理机构	成都行之专利代理事务所（普通合伙）	代理人	李朝虎

摘要

本发明公开了一种基于遥感影像和深度学习的土地利用分类方法及系统，该方法包括：S1：获取城市和乡镇土地的遥感影像原始图像，并对其进行预处理；S2：通过深度神经网络，对预处理后的原始图像进行卷积和池化处理，提取特征；并将提取的特征与原始图像的原特征进行级联，得到级联后的特征集；S3：将所述级联后的特征集进行多尺度的池化得到多尺度的映射特征，及将所述多尺度的映射特征通过融合与上采样处理至与原始图像相同的像素，得到分类后的图像。本发明在编码阶段使用Res2Net的层级残余结构对小地物的特征加强学习，在解码阶段使用多尺度的池化来覆盖遥感图像的各个尺度，对特征进行加强和过滤，提升模型的精度。

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