[发明专利]基于深度学习的超分辨率土地覆被分类图的获取方法有效
| 申请号： | 202010162379.1 | 申请日： | 2020-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN111402131B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 赵祥;王昊宇 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王宇杨 |
| 地址： | 100875 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度学习的超分辨率土地覆被分类图的获取方法，该方法包括：将所述低时空分辨率的土地覆盖图输入超分辨率提取模型，输出对应于所述低时空分辨率的土地覆盖图的超分辨率土地覆被分类图；其中，所述超分辨率提取模型是基于样本低时空分辨率的土地覆盖图和对应于各样本低时空分辨率的土地覆盖图的超分辨率土地覆被分类图标签进行训练后得到的，所述超分辨率提取模型采用卷积运算单元与LSTM网络级联后建立的网络进行训练，所述卷积运算单元使用的卷积核是X*1矩形卷积核，X为大于0的整数。本发明实施例提供的方法，实现了获取更准确和更明确的超分辨率土地覆被分类图。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 分辨率 土地 覆被 分类 获取 方法 | ||
【主权项】：
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