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发明公开
一种基于深度学习和多源遥感数据的林火预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN114998719A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210458913.2

申请日：2022-04-27

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 高德民 , 邱耀华 , 陈维娜 , 袁晨菲

IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和多源遥感数据的林火预测方法，林森林火灾影响因素进行优化分析，确定影响因素。在ResNet残差神经网络模型中增加恒等映射，在恒等映射中通过捷径连接方式连接，将输入值传到输出作为初始结果，输出结果作为目标值，对ResNet残差神经网络模型训练，该模型得出了生成的预测图中每个像素上火灾与非火灾类别的概率。本发明不仅降低梯度弥散的可能性，而且收敛快、预测精度高。

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