一种基于卷积神经的公益林地类图像智能识别方法及系统

    公开(公告)号:CN111563430A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010330987.9

    申请日:2020-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经的公益林地类图像智能识别方法,包括:S11.获取项目区的公益林矢量边界图,生成覆盖项目区的矢量格网分布图;S12.获取项目区的高分辨率遥感图像,采用生成的矢量格网分布图对遥感图像进行裁切,把获取的遥感图像分割为若干正方形图片,将若干正方形图片作为卷积神经网络算法的输入数据;S13.基于卷积神经网络算法,对输入的若干正方形图片进行特征参数提取,提取的特征参数与预先对样本库进行深度学习训练获得的特征参数进行相似度匹配,并对匹配后的数据进行自动识别,获得输入数据的地类分类结果;S14.得到地类分类结果后,将不同地类的属性标记到相应的矢量格网数据库中,生成项目区公益林范围内不同地类面积统计结果。

Patent Agency Ranking