[发明专利]一种基于深度学习的海岸线变化分析方法有效
| 申请号： | 202110883494.2 | 申请日： | 2021-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN113628227B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 刘天竹;张献豪;谷延锋 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的海岸线变化分析方法，本发明涉及海岸线变化分析方法。本发明的目的是为了解决现有岸线类型复杂，难以实现岸线类型精确分类；针对不同类型岸线，岸线提取准则不同；以及给定多时相遥感图像，如何实现大场景中的海岸线精确提取的问题。过程为：步骤一、选择所研究区域的海岸线数据集；构建神经网络，得到训练好的神经网络；步骤二、得到处理后的多时相海岸线遥感影像，输入训练好的神经网络，获得处理后的多时相海岸线遥感影像对应的海岸线类型；步骤三、基于得到的海岸线类型，提取海岸线，获得海岸线图像；步骤四、基于获得的海岸线图像，检测海岸线的位置变化，计算海岸线侵蚀或淤积速率。本发明用于海岸线变化分析领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 海岸线 变化 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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