[发明专利]一种基于神经网络的多时相遥感影像城市植被提取方法在审
| 申请号： | 201910135591.6 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109871812A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 钱程扬;张琪;蒋如乔 | 申请（专利权）人： | 苏州工业园区测绘地理信息有限公司;苏州工业园区格网信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京申云知识产权代理事务所(普通合伙) 32274 | 代理人： | 邱兴天 |
| 地址： | 215021 江苏省苏州市苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的多时相遥感影像城市植被提取方法，属于植被提取技术领域，基于多时相高分辨率遥感影像数据，通过对影像进行图像分割；对训练样本使用BP神经网络方法进行训练，形成针对实验区植被的神经网络模型；利用该模型对多时相数据进行植被提取，采用基于权重的投票规则融合多时相提取结果，从而得到精度更高的植被区域。采用本发明对居民区植被提取，提取精度从87.6％提升至93.3％，具有较好的实用性。本发明适用于实际工作中的居民区、商业区、工业区等其他区域的植被提取，可推广至整个城市的植被覆盖率研究工作中。 | ||
| 搜索关键词： | 植被 城市植被 神经网络 遥感影像 居民区 高分辨率遥感影像 神经网络模型 植被覆盖率 投票规则 图像分割 训练样本 植被区域 实验区 权重 商业区 影像 融合 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的多时相遥感影像城市植被提取方法，其特征在于，基于多时相高分辨率遥感影像数据，通过对影像进行图像分割；对样本使用BP神经网络方法进行训练，形成针对实验区植被的神经网络模型；利用该模型对多时相数据进行植被提取，采用基于权重的投票规则融合多时相提取结果，从而得到精度更高的植被区域。
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