一种基于高动态影像的阴影区植被覆盖度提取方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于高动态影像的阴影区植被覆盖度提取方法，这种方法考虑了正常曝光影像中阴影区植被特征显示不明显，影响提取植被覆盖度精度的问题。该方法通过将低曝光、正常曝光、过曝光的三张阴影区植被影像合成出高动态影像。采用U型神经网络对高动态影像进行语义分割。将高动态影像和标签裁剪成小样本，并划分为训练集、验证集、测试集，然后训练出HDR‑DL模型。根据验证集判断模型是否过拟合，并对测试集进行预测，将小样本的二值化影像进行拼接，最后估算出植被覆盖度。本方法基于高动态影像，为更加精确的提取阴影区的植被覆盖度提供了新的技术路线，为地面估算植被覆盖度作为遥感产品和算法验证提供了重要的支撑。
基本信息
专利标题 ：
一种基于高动态影像的阴影区植被覆盖度提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299379A
申请号 ：
CN202111281212.8
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-11-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈伟王哲张学鹏
申请人 ：
中国矿业大学（北京）
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路丁11号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111281212.8
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/80 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-08 ：
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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