[发明专利]一种基于多源传感器数据的林地精细识别的多通道卷积网络方法有效
| 申请号： | 202010566365.6 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111914631B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 李伟;张蒙蒙;陶然 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G01S17/89 |
| 代理公司： | 北京睿博行远知识产权代理有限公司 11297 | 代理人： | 刘桂荣 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多源传感器数据的林地精细识别的多通道卷积网络方法，首先通过逐波段归一化的方法对多源数据进行量纲归一化的操作，处理后的数据进行1D和2D图像块的切割；将高光谱的1D和2D图像块分批置入特定的HSI网络结构,充分训练并保存此部分的权重参数；将保存的参数导入MCNN网络中高光谱特征提取的分支中，训练完成后保存整体MCNN的权重参数；使用时将被测试的图像分为1D和2D图像块，输入训练完成后的MCNN网络，得到最终的类别划分。本发明的网络训练更具方向性，在特征提取阶段增强了信息的交织和互补性。基于不同复杂程序进行特定的连接方式，避免在整体融合过程中忽略小的区别以及避免来自不同来源的数据之间的过度干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 传感器 数据 林地 精细 识别 通道 卷积 网络 方法 | ||
【主权项】：
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