[发明专利]基于深度学习的土地利用变化模拟方法有效
| 申请号： | 202110565706.2 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113297174B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 赵冰冰;谭骁勇;石岩;邓敏 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F16/21 | 分类号： | G06F16/21;G06F16/2458;G06F16/29;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的土地利用变化模拟方法，包括获取历史土地利用数据，并进行预处理；将历史土地利用数据输入卷积神经网络，获取空间邻域特征；进行区位遥相关特征构建；融合空间邻域特征和区位遥相关特征，对样本特征进行欠采样处理；进行模型构建，对城市土地利用进行模拟演化，并对模型进行训练；将训练生成的土地利用模拟演化模型对土地利用变化进行预测。本发明在卷积神经网络中引入空洞卷积层，在扩大元胞感受野的同时兼顾局部特征，减少冗余特征的累积，进而实现对元胞空间邻域特征的构建；本发明基于图卷积神经网络感知地理场景遥相关，实现对地理区位条件相似的元胞关系的挖掘，处理精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 土地利用 变化 模拟 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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