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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明公开了基于嵌套图卷积网络的树种精细分类方法、系统及终端，所述方法包括：获取目标树木区域的高光谱图像和点云数据，分别进行预处理，得到目标高光谱图像超像素集和目标点云数据集；根据目标高光谱图像超像素集得到高光谱局部图，根据目标点云数据集得到点云局部图，并分别进行特征提取得到高光谱局部特征和点云局部特征；将高光谱局部特征和点云局部特征进行特征融合得到全局图节点特征，并根据全局图节点特征得到全局图；进行自适应节点特征聚合得到目标节点特征，并对目标节点特征进行分类处理得到树种分类结果。本发明在提升数据利用率的同时实现了全局上下文信息和局部细节信息的交互，并实现了全局图节点特征之间有效聚合。
主权项：1.一种基于嵌套图卷积网络的树种精细分类方法，其特征在于，所述基于嵌套图卷积网络的树种精细分类方法包括：获取目标树木区域的高光谱图像和点云数据，分别对所述高光谱图像和所述点云数据进行预处理，得到目标高光谱图像超像素集和目标点云数据集；根据所述目标高光谱图像超像素集得到高光谱局部图，根据所述目标点云数据集得到点云局部图，并分别对所述高光谱局部图和所述点云局部图进行特征提取，得到高光谱局部特征和点云局部特征；将所述高光谱局部特征和所述点云局部特征进行特征融合，得到全局图节点特征，并根据所述全局图节点特征得到所述目标树木区域的全局图；对所述全局图进行自适应节点特征聚合，得到目标节点特征，并对所述目标节点特征进行分类处理，得到树种分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 基于嵌套图卷积网络的树种精细分类方法、系统及终端
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