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基于半监督深度学习的植被类地物提取方法

摘要

本发明公开了一种基于半监督深度学习的植被类地物提取方法,该方法包括以下步骤:获取待处理遥感影像,根据所述待处理遥感影像制作植被类地物样本;将所述待处理遥感影像输入半监督深度学习网络模型中,获得植被类地物提取结果,其中,所述半监督深度学习网络模型为基于植被类地物样本中像素对应的各类别预测概率和各类别标签构建的半监督损失函数以及深度学习网络构建的。该方法在植被类地物提取中,使用半监督式深度学习,在保证地物提取精度的基础上,减少了样本采集的工作量。

著录项

  • 公开/公告号CN113780096A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京数慧时空信息技术有限公司;

    申请/专利号CN202110944189.X

  • 发明设计人 胡辉;李贵现;白莉霜;邹圣兵;

    申请日2021-08-17

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44258 深圳市港湾知识产权代理有限公司;

  • 代理人微嘉

  • 地址 100089 北京市丰台区海鹰路1号院1号楼航天海鹰科技大厦207

  • 入库时间 2023-06-19 13:40:20

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