[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

专利信息
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: 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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