基于融合残差修正的卷积神经网络的耕地监测方法及系统
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摘要

一种基于融合残差修正的卷积神经网络的耕地监测方法及系统,包括采集相同区域内不同时相高分辨率遥感影像,进行配准预处理,然后进行影像裁剪;提取相应的耕地区域矢量标注真值,得到影像区域内的耕地样本和背景样本;构建融合残差修正的卷积神经网络,包括基于Unet网络加入空洞卷积操作,扩大感受野提取全局特征,然后融合残差修正模型对耕地提取结果进行修正,取残差修正后的结果作为耕地提取结果;对融合残差修正的卷积神经网络进行训练;针对待提取的高分辨率遥感影像,通过训练结果进行耕地提取;包括根据相同区域不同时相的遥感影像中耕地提取结果,对耕地提取结果相应栅格图像进行差值运算和形态学滤波后处理,得到耕地区域变化检测结果。

基本信息
专利标题 :
基于融合残差修正的卷积神经网络的耕地监测方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111986099A
申请号 :
CN202010620615.X
公开(公告)日 :
2020-11-24
申请日 :
2020-06-30
授权号 :
CN111986099B
授权日 :
2022-05-13
发明人 :
邵振峰王志强姚远程涛
申请人 :
武汉大学
申请人地址 :
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 :
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
严彦
优先权 :
CN202010620615.X
主分类号 :
G06T5/00
IPC分类号 :
G06T5/00  G06T7/11  G06T7/155  G06T7/30  G06N3/04  G06K9/62  G06K9/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-05-13 :
授权
2020-12-11 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20200630
2020-11-24 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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