首页> 中国专利> 一种基于深度学习的海岸线变化分析方法

一种基于深度学习的海岸线变化分析方法

摘要

一种基于深度学习的海岸线变化分析方法,本发明涉及海岸线变化分析方法。本发明的目的是为了解决现有岸线类型复杂,难以实现岸线类型精确分类;针对不同类型岸线,岸线提取准则不同;以及给定多时相遥感图像,如何实现大场景中的海岸线精确提取的问题。过程为:步骤一、选择所研究区域的海岸线数据集;构建神经网络,得到训练好的神经网络;步骤二、得到处理后的多时相海岸线遥感影像,输入训练好的神经网络,获得处理后的多时相海岸线遥感影像对应的海岸线类型;步骤三、基于得到的海岸线类型,提取海岸线,获得海岸线图像;步骤四、基于获得的海岸线图像,检测海岸线的位置变化,计算海岸线侵蚀或淤积速率。本发明用于海岸线变化分析领域。

著录项

  • 公开/公告号CN113628227B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202110883494.2

  • 发明设计人 刘天竹;张献豪;谷延锋;

    申请日2021-08-02

  • 分类号G06T7/12;

  • 代理机构哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司;

  • 代理人时起磊

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2022-08-23 13:39:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-17

    授权

    发明专利权授予

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号