[发明专利]一种基于卷积神经网络算法的植被种植区域识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910081486.9 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109815916A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 杨得铨 | 申请（专利权）人： | 成都蝉远科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/08;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 张巨箭;徐丰 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络算法的植被种植区域识别方法及系统，识别方法包括以下步骤：对采集的卫星影像图像进行预处理；通过卷积神经网络模型对预处理后的卫星影像图像进行识别；对识别结果经过处理后，再与GIS地理信息结合计算得到植被种植区域的数据信息。通过对卫星影像图像进行分析处理能够对植被种植区域的分布和植被种植类型进行识别以及对种植面积进行计算统计，提高了植被种植面积统计的效率和准确度，避免了人工统计效率低和传统植被识别方法识别精度低的问题，也极大地减少了人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 植被种植 卷积神经网络 卫星影像图像 预处理 区域识别 算法 方法识别 分析处理 面积统计 人力成本 数据信息 准确度 统计 采集 植被 种植 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络算法的植被种植区域识别方法，其特征在于：所述的识别方法包括以下步骤：对采集的卫星影像图像进行预处理；通过卷积神经网络模型对预处理后的卫星影像图像进行识别；对识别结果经过处理后，再与GIS地理信息结合计算得到植被种植区域的数据信息。
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