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公开(公告)号：CN114898089A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210543624.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法，其方法如下：A、采集高分影像数据，构建多尺度可变形卷积网络模型提取多尺度功能语义特征影像块；B、采用多尺度分割算法对功能语义特征影像数据进行功能单元分割处理并得到若干个功能区单元；C、计算各个功能区单元的单元属性；D、利用随机森林分类器对各个功能区单元进行分类。本发明构建有多尺度可变形卷积网络模型进行功能语义特征提取，基于功能区单元融合遥感影像多尺度深度特征和POI数据核密度分析特征，通过随机森林分类器实现功能区的分类；本发明能够提高城市功能区提取的精度和精细程度，可以快速高效地应用于大范围城市功能区提取任务，以满足实际应用需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898089B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210543624.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法，其方法如下：A、采集高分影像数据，构建多尺度可变形卷积网络模型提取多尺度功能语义特征影像块；B、采用多尺度分割算法对功能语义特征影像数据进行功能单元分割处理并得到若干个功能区单元；C、计算各个功能区单元的单元属性；D、利用随机森林分类器对各个功能区单元进行分类。本发明构建有多尺度可变形卷积网络模型进行功能语义特征提取，基于功能区单元融合遥感影像多尺度深度特征和POI数据核密度分析特征，通过随机森林分类器实现功能区的分类；本发明能够提高城市功能区提取的精度和精细程度，可以快速高效地应用于大范围城市功能区提取任务，以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN113723464A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110882078.0
申请日：2021-08-02
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像分类方法及装置，包括：获取待分类影像对象；将待分类影像对象输入分类模型，得到所述分类模型输出的分类结果；其中，所述分类模型是基于样本影像对象的对象特征、深度特征及样本影像对象的类别标签训练得到的。通过基于样本影像对象的表征图像形状、空间等特征的对象特征，以及深度学习的深度特征训练分类模型，可以获得较好的模型训练效果，从而可以更好地获得待分类影像对象的分类结果，实现遥感影像的快速、精确分类，可应用于基于遥感影像的土地覆盖/利用制图。
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公开(公告)号：CN113723464B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110882078.0
申请日：2021-08-02
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/50
Abstract: 本发明提供一种遥感影像分类方法及装置，包括：获取待分类影像对象；将待分类影像对象输入分类模型，得到所述分类模型输出的分类结果；其中，所述分类模型是基于样本影像对象的对象特征、深度特征及样本影像对象的类别标签训练得到的。通过基于样本影像对象的表征图像形状、空间等特征的对象特征，以及深度学习的深度特征训练分类模型，可以获得较好的模型训练效果，从而可以更好地获得待分类影像对象的分类结果，实现遥感影像的快速、精确分类，可应用于基于遥感影像的土地覆盖/利用制图。
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公开(公告)号：CN113724172B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110892317.0
申请日：2021-08-04
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于景观功能数据的城镇边界提取方法及系统，其中方法包括：基于景观功能数据对不同景观功能类型进行重分类得到包括城镇、乡村和城乡混淆区在内的重分类图像，并将所述重分类图像中的城乡混淆区识别为城镇或乡村并优化城乡边界，以提取出城镇边界。同时公开了与上述方法构成同一发明构思的系统。本发明实现了城镇边界的优化提取，提高了城镇空间范围识别的自动化程度和空间分辨率。
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公开(公告)号：CN113724172A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110892317.0
申请日：2021-08-04
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于景观功能数据的城镇边界提取方法及系统，其中方法包括：基于景观功能数据对不同景观功能类型进行重分类得到包括城镇、乡村和城乡混淆区在内的重分类图像，并将所述重分类图像中的城乡混淆区识别为城镇或乡村并优化城乡边界，以提取出城镇边界。同时公开了与上述方法构成同一发明构思的系统。本发明实现了城镇边界的优化提取，提高了城镇空间范围识别的自动化程度和空间分辨率。
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