[发明专利]一种基于高分辨率遥感图像的水体识别方法在审
| 申请号： | 201810083674.0 | 申请日： | 2018-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN108229425A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 罗智凌;徐文健;尹建伟;李莹;吴朝晖 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高分辨率遥感图像的水体识别方法，包括：(1)图像增强；(2)数据标记；(3)图像切分与构建训练集；(4)基于卷积神经网络构建模型并进行训练；(5)用训练后的模型进行水体识别。本发明通过对水体特征的调研分析提出了一套能够准确进行水体识别，从遥感图像中提取出水体部分的方法，该方法基于卷积神经网络，充分利用遥感图像的空间信息和光谱信息，深层次的提取图像特征。本发明详细介绍了卷积神经网络各层的模型和参数以及网络的训练原理和过程，在图像处理的各个阶段都做了周全的考虑，在水体识别上能表现出较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感图像 水体 卷积神经网络 高分辨率 构建 提取图像特征 光谱信息 空间信息 数据标记 水体特征 图像处理 图像增强 出水体 训练集 准确率 图像 表现 分析 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于高分辨率遥感图像的水体识别方法，包括如下步骤：(1)获取高分辨率的遥感卫星图像，对其进行增强处理；(2)在增强后的遥感卫星图像中人工标记出水体，得到标记图像；(3)对增强后的遥感卫星图像进行切分并构建训练集；(4)利用训练集中的样本对卷积神经网络进行训练，得到用于水体识别的分类模型；(5)对待识别的遥感卫星图像进行增强和切分处理，将切分后得到的图块依次输入至所述分类模型中，即可实现水体识别。
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