[发明专利]一种基于遥感影像和深度学习的土地利用分类方法及系统在审
| 申请号： | 202011421679.3 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112580453A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 成都数之联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 李朝虎 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遥感影像和深度学习的土地利用分类方法及系统，该方法包括：S1：获取城市和乡镇土地的遥感影像原始图像，并对其进行预处理；S2：通过深度神经网络，对预处理后的原始图像进行卷积和池化处理，提取特征；并将提取的特征与原始图像的原特征进行级联，得到级联后的特征集；S3：将所述级联后的特征集进行多尺度的池化得到多尺度的映射特征，及将所述多尺度的映射特征通过融合与上采样处理至与原始图像相同的像素，得到分类后的图像。本发明在编码阶段使用Res2Net的层级残余结构对小地物的特征加强学习，在解码阶段使用多尺度的池化来覆盖遥感图像的各个尺度，对特征进行加强和过滤，提升模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遥感 影像 深度 学习 土地利用 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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