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一种基于深度学习的黑臭水体遥感监测分级方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-063-6884-0763
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V20/13;G06V20/52;G06V10/20;G06V10/24;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供一种基于深度学习的黑臭水体遥感监测分级方法,包括以下步骤:获取研究区域的卫星遥感影像;对卫星遥感影像进行预处理,从预处理后的卫星遥感影像中,提取出每一个水体区域,得到多个水体区域影像;对于每个水体区域影像,进行波段组合和归一化处理,得到水体区域多源影像;对U-Net深度学习网络模型进行训练,得到训练完成的U-Net深度学习网络模型。本发明通过对高空间分辨率卫星影像的预处理,建立地面样本数据与卫星影像多种指数组合的U-Net深度学习网络模型,本发明能组合多个指数波段借助深度学习获取清洁水体、轻度黑臭和重度黑臭空间分布,具有水体分布获取效率高的优点。
附件下载:  (原始资料备查)

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