[发明专利]深度学习林地提取树种识别算法模型在审
| 申请号： | 202211587872.3 | 申请日： | 2022-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN115810151A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 龙北平;周晓华;冷长才;占小芳;刘明;胡嵘;徐小强 | 申请（专利权）人： | 江西省地质局地理信息工程大队 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/17;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南昌青远专利代理事务所(普通合伙) 36123 | 代理人： | 刘爱芳 |
| 地址： | 330001 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种深度学习林地提取树种识别算法模型，包括如下步骤，S1，数据获取；S2，遥感影像指数构建；S3，深度学习数据集制作；S4，模型算法构建及优化；S5，遥感影像预测。本发明处理高分辨率无人机遥感影像，得到高分辨率林地提取、树种分类数据集；结合高分辨率无人机遥感影像以及深度学习方法实现高精度、高效率的林地提取；结合高分辨率无人机遥感影像以及深度学习方法实现树种类型的分类；对现有深度学习模型进行优化，使其对多尺度的特征学习能力更强，从而使其适用于林地的提取以及树种分类。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 林地 提取 树种 识别 算法 模型 | ||
【主权项】：
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