[发明专利]基于对象的OBIA-SVM-CNN遥感影像分类方法有效
| 申请号： | 201811495224.9 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109740631B | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 李华朋;张策;张淑清;丁小辉;吴鹏;田亚君 | 申请（专利权）人： | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 刘冰 |
| 地址： | 130102 吉林省*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 基于对象的OBIA‑SVM‑CNN遥感影像分类方法，本发明涉及遥感影像分类方法。本发明的目的是为了解决现有复杂农田地区遥感分类识别准确率低的问题。过程为：一、基于多尺度分割算法对遥感影像进行分割，直至通过目视检查所有分割后的对象与遥感影像上农田斑块边界吻合；二、对RBF‑SVM模型和CNN模型进行训练，得到训练好的RBF‑SVM模型和CNN模型；三、使用训练好的RBF‑SVM模型和CNN模型对一中每个分割后的对象进行分类预测，得到CNN模型预测结果和SVM模型预测结果；四、将CNN模型预测结果和SVM模型预测结果进行决策融合，得到最终分类结果。本发明用于遥感影像分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对象 obia svm cnn 遥感 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.基于对象的OBIA‑SVM‑CNN遥感影像分类方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、基于多尺度分割算法对遥感影像进行分割，直至通过目视检查所有分割后的对象与遥感影像上农田斑块边界吻合；步骤二、对RBF‑SVM模型和CNN模型进行训练，得到训练好的RBF‑SVM模型和CNN模型；步骤三、使用训练好的RBF‑SVM模型和CNN模型对步骤一中每个分割后的对象进行分类预测，得到CNN模型预测结果和SVM模型预测结果；步骤四、将CNN模型预测结果和SVM模型预测结果进行决策融合，得到最终分类结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院东北地理与农业生态研究所，未经中国科学院东北地理与农业生态研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811495224.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
