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申请/专利权人：中国地质大学(北京)
摘要：本发明公开了一种基于卷积自编码的潜在风沙源识别方法，属于风沙源识别领域，包括以下步骤：S1、获取研究区域的遥感影像；S2、对遥感影像进行预处理；S3、确定卷积核尺寸；S4、构建卷积自编码器神经网络模型，进行训练；S5、生成表达整个研究区域的空间结构异常分布图；S6、识别时间、空间尺度下的潜在风沙源。本发明采用上述基于卷积自编码的潜在风沙源识别方法，兼顾区域内的空间特征和时间上的变化特征，从而可有效提高河谷微地貌特征提取及潜在风沙源识别的准确性，为复杂地质条件下，利用遥感影像进行河谷微地貌特征提取及潜在风沙源识别，提供了较为实用可靠的科学方法。
主权项：1.一种基于卷积自编码的潜在风沙源识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取研究区域的遥感影像；S2、对遥感影像进行预处理，并将预处理后的遥感影像，作为卷积自编码器训练所用的输入数据；S3、通过量化曲线确定卷积自编码器神经网络模型的卷积核尺寸，以训练卷积自编码器神经网络模型；S4、构建卷积自编码器神经网络模型，将经步骤S2预处理后的遥感影像输入卷积自编码器神经网络模型进行训练，并利用训练完毕的卷积自编码器神经网络模型对研究区域进行共性特征提取及背景重建；S5、通过计算每个卷积自编码器神经网络模型的输入数据与卷积自编码器神经网络模型重构背景之间的差值，得到样本异常得分，并将样本异常值映射到样本所在地理位置，生成表达整个研究区域的空间结构异常分布图；S6、对空间结构异常分布图进行分析，识别时间、空间尺度下的潜在风沙源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(北京) 一种基于卷积自编码的潜在风沙源识别方法
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