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申请/专利权人：速度科技股份有限公司
申请日：2021-08-24
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN113657324B
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/09
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.11#著录事项变更;2021.12.03#实质审查的生效;2021.11.16#公开
摘要：本发明公开了一种基于遥感影像地物分类的城市功能区识别方法，具体包括以下步骤：S1：选取数据源，获取选定区域遥感影像数据；S2：对所述步骤S1中的获取的遥感影像数据进行预处理，包括影像纠正、影像融合、影像匀色和影像镶嵌；S3：以进行预处理后的所述步骤S2中的遥感影像为数据源，对深度学习语义分割网络进行训练，提取地物分类图像；S4：对所述步骤S3中提取的地物分类图像，分别采用数学形态学中的开运算和闭运算；S5：构建城市功能区识别回归模型；S6：获得城市功能区识别结果。有效解决城市功能区识别问题，实现对遥感影像的自动解译，减少人工识别程序、提高分类结果的准确性。
主权项：1.一种基于遥感影像地物分类的城市功能区识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：选取数据源，获取选定区域遥感影像数据；S2：对所述步骤S1中的获取的遥感影像数据进行预处理，包括影像纠正、影像融合、影像匀色和影像镶嵌；S3：以进行预处理后的所述步骤S2中的遥感影像为数据源，对深度学习语义分割网络进行训练，其中，所述深度学习语义分割网络采用Unet网络，并通过构建多个采样层，提取地物分类图像；S4：对所述步骤S3中提取的地物分类图像，分别采用数学形态学中的开运算平滑物体的轮廓，断开狭窄的狭颈和消除边缘毛刺；采用数学形态学中的闭运算弥合狭窄的断裂和细长的沟壑，消除孔洞，并填补轮廓的缝隙；S5：将所述步骤S4中的图像进行格网划分，分别计算每个格网内的建筑面积、水体面积、植被覆盖率、道路长度，构建城市功能区识别回归模型；S6：根据所述步骤S5中的城市功能区识别回归模型，获得城市功能区识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 速度科技股份有限公司 基于遥感影像地物分类的城市功能区识别方法
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