一种基于深度网络和集成学习的遥感地物信息提取方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度网络和集成学习的遥感地物信息提取方法，包括以下步骤：S1、数据处理：获取遥感卫星影像并对其进行预处理，再获取样本数据并对其进行预处理；S2、模型构建：分别构建U‑net深度网络和Stacking集成学习，再将U‑net深度网络和Stacking集成学习经耦合，构建得到耦合模型；S3、最优模型训练：通过构建好的U‑net深度学习网络，以及经过预处理后的样本数据，进行最优参数的训练；S4、最优模型预测：通过载入已保存的最优模型，利用Stacking集成学习对测试影像进行非渗透表面信息的提取；该方法可有效提高遥感地物信息的提取精度和准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度网络和集成学习的遥感地物信息提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612674A
申请号 ：
CN202210369007.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-04-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李雪涛张景秩
申请人 ：
厦门天卫科技有限公司
申请人地址 ：
福建省厦门市火炬高新区软件园三期诚毅北大街50号1301单元B01
代理机构 ：
厦门致群财富专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
巫其荣
优先权 ：
CN202210369007.5
主分类号 ：
G06V10/40
IPC分类号 ：
G06V10/40 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/20
法律状态
2022-06-10 ：
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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