[发明专利]基于CNN-GRNN模型的耕地遥感图像分割提取方法在审
| 申请号： | 202110393597.0 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113343748A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 夏志乐;程万港;余豪杰;朱德凯 | 申请（专利权）人： | 台州学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/11 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 宋飞燕 |
| 地址： | 318000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑GRNN模型的耕地遥感图像分割提取方法，步骤1：构建CNN样本数据集和CNN模型，基于CNN样本数据集对CNN模型训练，得到特征提取网络；步骤2：构建GRNN样本数据集和GRNN模型，基于GRNN样本数据集对GRNN模型训练，得到特征预测网络；步骤3：将特征提取网络的输出作为特征预测网络的输入，得到CNN‑GRNN图像分割网络；步骤4：将耕地遥感图像作为CNN‑GRNN图像分割网络，得到对应的输出矩阵，将输出矩阵在像素空间进行图像重构，得到分割后的耕地遥感图像；步骤5：基于蒙特卡洛模型，对分割后的遥感图像计算耕地面积占比。本发明提高了简单的GRNN模型的计算效率，且能得到高精度的拟合图，且实现耕地面积占比的精确计算，便于对耕地面积进行统计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn grnn 模型 耕地 遥感 图像 分割 提取 方法 | ||
【主权项】：
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