基于U-net神经网络的精细水体提取方法
授权
摘要
本发明公开了基于U‑net神经网络的精细水体提取方法，涉及卷积神经网络和水体提取技术领域，特别是涉及高光谱数据进行水体提取，包括：将全部波段的原始影像导入ENVI，进行主成分分析；将不同的主成分进行多种组合；形成标签数据；将最优遥感影像划分为训练数据和测试数据；将所有训练数据输入U‑net神经网络进行训练；将最优遥感影像的测试数据输入训练后的U‑net神经网络，得到输出影像；将输出影像进行阈值分割、拼接，还原至原始大小；把还原至原始大小的输出影像与标签数据中的测试数据进行对比，评价精细水体提取的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于U-net神经网络的精细水体提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112232229A
申请号 ：
CN202011121566.1
公开（公告）日 ：
2021-01-15
申请日 ：
2020-10-20
授权号 ：
CN112232229B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
蔡玉林秦鹏孙孟昊王雪丽柳佳范璞然李龙坤徐慧宇
申请人 ：
山东科技大学
申请人地址 ：
山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
代理机构 ：
青岛智地领创专利代理有限公司
代理人 ：
陈海滨
优先权 ：
CN202011121566.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06T7/11 G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
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
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2021-03-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201020
申请日 : 20201020
2021-01-15 ：
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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