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发明公开
一种基于深度学习的遥感图像水体提取方法及系统无效

公开(公告)号：CN109934095A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910059294.8

申请日：2019-01-22

Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司

Inventor： 康婧 , 慈天宇 , 苏航 , 耿丹阳

IPC: G06K9/00 , G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像水体提取方法及系统，该方法通过利用我国高分-1号/2号(GF-1/GF-2)以及资源-3号(ZY-3)卫星影像，结合U-net和Densenet两种深度学习的卷积神经网络(CNNs)结构的优势，建立了一种新型的提取水体的CNNs模型。通过对大量的高分遥感图像中的水体进行标注，得到影像中水体标注的结果作为训练集；用建立的CNNs模型对高分遥感图像进行训练试验并得到水体的二值化图像；将二值图像中识别出的像素值进行标识得到水体目标。本发明能够实现高精度、自动化的快速提取高分遥感影像中的水体信息，提升了水体提取的智能化、自动化水平和提取精度，能够广泛应用于水体提取相关的各个领域。

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