一种基于非负风险估计的高光谱和LiDAR融合入侵树种探测...
授权
摘要
本发明涉及一种基于非负风险估计的高光谱和LiDAR融合入侵树种探测方法。本方法通过非负风险估计，将遥感影像弱监督单类网络优化问题转化为经验风险最小化问题，同时综合使用了高光谱影像提供的空‑谱融合特征以及LiDAR数据提供的几何特征，通过卷积神经网络以数据驱动的方式自动提取影像的深度空‑谱融合特征，通过非负风险估计端到端的优化卷积神经网络的参数，避免后期阈值调节。本发明可以用来进行入侵树种的分布探测，在物种多样性较高的热带区域仍可以获得可靠的探测结果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于非负风险估计的高光谱和LiDAR融合入侵树种探测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112668420A
申请号 ：
CN202011507877.1
公开（公告）日 ：
2021-04-16
申请日 ：
2020-12-18
授权号 ：
CN112668420B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
王心宇赵恒伟钟燕飞
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 ：
王琪
优先权 ：
CN202011507877.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/26
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
2022-06-07 ：
授权
2021-05-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201218
申请日 : 20201218
2021-04-16 ：
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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