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联合深度学习和语义概率的不透水面提取方法及系统

摘要

一种联合深度学习和语义概率的高分辨率遥感影像不透水面提取方法及系统,获取目标区域的高分辨率遥感影像,进行影像数据归一化,分为样本影像和测试影像;构建深度卷积网络,提取各样本影像的影像特征,所述深度卷积网络由多层卷积层、池化层以及对应的反池化和反卷积层构成;对各样本影像分别进行逐像素类别预测,利用预测值与真值之间的误差构建损失函数,对网络参数进行更新训练;对测试影像通过深度卷积网络提取影像特征,进行逐像素类别预测,然后利用像素点之间的语义关联信息构建影像的条件随机场模型,对测试影像预测结果进行全局优化,得到提取结果。本发明能够对遥感影像进行精确地自动化不透水面提取,符合实际的城市规划应用需求。

著录项

  • 公开/公告号CN108985238B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201810809896.6

  • 发明设计人 邵振峰;王磊;

    申请日2018-07-23

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人严彦

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2022-08-23 12:39:25

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