[发明专利]基于深度学习和超分辨率的遥感图像绿潮信息提取方法有效
| 申请号： | 202110211077.3 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN112966580B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 崔宾阁;刘慧芳;荆纬 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283 | 代理人： | 朱玉建 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于遥感图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习和超分辨率的遥感图像绿潮信息提取方法，其包括如下步骤：I.利用降采样后的GF‑1图像对超分辨率网络模型进行预训练，得到预训练好的超分辨率网络模型；II.构建语义分割网络；III.基于预训练好的超分辨率网络模型和语义分割网络得到绿潮提取模型，训练所述绿潮提取模型；IV.获取待提取绿潮信息的MODIS图像输入训练后的绿潮提取模型，得到对应的绿潮提取结果。本发明方法能够替代传统的人工阈值方法；通过将图像超分辨率重建技术集成到语义分割网络中，在提高图像质量的前提下改善最终的分割性能；由于人为因素少，绿潮提取结果精确稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 分辨率 遥感 图像 信息 提取 方法 | ||
【主权项】：
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