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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155077A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06T7/136;G06T7/155;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/22;G06T7/73
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种露天矿区自动识别方法，包括露天矿区定位、构建露天矿区形态特征及露天矿区范围自动识别。具体为基于深度学习的文本分析的方法，获取露天矿区的基本地理信息、基于卫星影像生成露天矿区形态特征，并选择直方图熵法对露天矿区形态特征指数进行分割，实现露天矿区全天候的识别。本发明公开的自动识别方法通过数学形态学运算，基于多尺度、多方向的差分形态轮廓构建矿区形态特征指数，结合阈值分割实现在没有样本采集的情况下自动提取露天矿区范围，实现对露天矿区的自动识别，对露天矿区的开采及生态修复提供快速准确的信息支持。
主权项：1.一种露天矿区自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、露天矿区定位基于露天矿区相关联关键词的深度学习及文本分析，筛选并获取露天矿区的基本地理信息，并将该地理信息中地理位置在卫星数据源中标定；S2、构建露天矿区形态特征基于卫星图像的典型地面类别计算，提取露天矿区的轮廓特征，并根据该轮廓特征计算生成露天矿区形态特征指数；S3、露天矿区范围自动识别基于对露天矿区形态特征指数的数值划分，将其用于待检测地区实现矿区范围的自动识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种露天矿区自动识别方法及系统
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