[发明专利]利用深度感知网络和视差遥感影像进行森林高度预测方法有效
| 申请号： | 201910124985.1 | 申请日： | 2019-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN109919990B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 李玉鑑;闫琦;张婷;刘兆英 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了利用深度感知网络和视差遥感影像进行森林高度预测的方法，首先需要在两幅具有视差的遥感影像基础上获取一定窗口大小的区域遥感影像，同时提取样地森林高度数据，之后将区域遥感影像转换为行向量，与森林高度数据对应作为深度感知网络模型的输入数据，对深度感知网络模型进行训练，最后通过相关系数和均方根误差评估预测效果，保存深度感知网络模型，利用保存的深度感知网络模型对感兴趣区域的森林高度进行预测，输出区域森林高度数据，并生成相应的森林高度图。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 深度 感知 网络 视差 遥感 影像 进行 森林 高度 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.利用深度感知网络和视差遥感影像进行森林高度预测的方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1：将两幅具有视差、大小为W×H的遥感影像Is、Iw，分别在样地点按r×r窗口大小批量裁剪，r＝3,5,9,13；得到不同窗口大小的区域遥感影像X，其与激光雷达森林高度数据Y组成输入数据对(X,Y)；W为遥感影像的宽度，H为遥感影像的高度；步骤2：选择深度学习框架，建立深度感知网络；步骤3：将不同窗口大小的区域遥感影像X转化为模型可识别数据，以进行深度感知网络模型训练；步骤4：选择合适的优化算法、损失函数调参，设置学习率、迭代次数、隐含层神经元个数等参数，利用准备好的数据对(X，Y)对深度感知网络模型进行训练，并保存模型；步骤5：滑动提取需要进行高度预测的感兴趣区域遥感影像，输入已保存的深度感知网络模型，输出区域森林高度数据，并生成相应的森林高度图。
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