[发明专利]一种基于深度ISA数据融合的植被类型识别方法在审
| 申请号： | 201910822501.0 | 申请日： | 2019-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN112446256A | 公开（公告）日： | 2021-03-05 |
| 发明（设计）人： | 张旭;郭颖;侯亚男;陈艳;范东璞;孙蕊 | 申请（专利权）人： | 中国林业科学研究院资源信息研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海愉腾专利代理事务所(普通合伙) 31306 | 代理人： | 谢小军 |
| 地址： | 100091*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度ISA数据融合的植被类型识别方法，包括以下步骤：基于时间t获取MODIS数据和Landsat影像数据并进行预处理；构建时空适应性反射率融合模型融合MODIS数据和Landsat影像数据并生成时序遥感影像数据集；基于时序遥感影像数据集构建深度卷积ISA神经网络模型；根据构建的深度卷积ISA神经网络模型对预测影像进行分类，并生成植被类型遥感分布图；首先基于数据融合模型，生成中高时空分辨率遥感时间序列数据集，然后基于该数据，构建深度卷积ISA神经网络模型，进行植被类型分类，能够优化单时相遥感数据植被类型分类效果，同时提升中高时空分辨率遥感时序植被类型分类的自动化水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 isa 数据 融合 植被 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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