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申请/专利权人：江西省农业科学院农业工程研究所
申请日：2020-12-30
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN112580595B
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/72;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2022.01.14#实质审查的生效;2021.03.30#公开
摘要：一种基于Shapelet的双季稻田遥感识别方法，该方法包括以下几个步骤：1数据准备与预处理，形成研究区稻田植被指数时序数据集；2根据双季稻生育期确定时间序列的关键点，以关键点为端点获取植被指数时间序列的多个子序列，形成Shapelet候选集；3对候选Shapelet开展重要性评价，选出K个最优Shapelet；4Shapelet转换。计算所有时间序列与K个Shapelet的距离，将每个时间序列转换为由K个距离组成的向量；5构建卷积神经网络分类器，利用训练样本对卷积神经网络进行训练；6将转换后的时间序列导入分类器学习，识别稻田类型，生成双季稻田分布图。本发明采用基于Shapelet的方法开展双季稻田的遥感识别，可有效地提高双季稻田识别精度，为双季稻种植面积的快速监测提供有效手段。
主权项：1.一种基于Shapelet的双季稻田遥感识别方法，其特征在于：其步骤为：步骤1：数据准备与预处理，形成研究区稻田植被指数时序数据集；步骤2：根据双季稻生育期确定时间序列的关键点，以关键点为端点获取植被指数时间序列的多个子序列，形成Shapelet候选集；步骤3：对候选Shapelet开展重要性评价，选出K个最优Shapelet；步骤4：Shapelet转换；计算所有时间序列与K个Shapelet的距离，将每条时间序列作为一个对象，时间序列与K个Shapelet的距离作为每个对象的K个属性，将每个时间序列转换为由K个属性值组成的向量；步骤5：构建卷积神经网络分类器，利用训练样本对卷积神经网络进行训练；步骤6：将转换后的时间序列导入分类器，识别稻田类型，生成双季稻田分布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西省农业科学院农业工程研究所 一种基于Shapelet的双季稻田遥感识别方法
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