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公开(公告)号:CN117173462A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311105267.2
申请日:2023-08-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/26
Abstract: 基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质,属于遥感影像处理及深度学习语义分割技术领域。为解决土地可利用分类方法相似类别及类别边界精确分类问题,本发明包括构建多尺度归一化空间注意力机制层;构建多尺度归一化方向位置注意力机制层,构建多尺度归一化通道注意力机制层;构建土地利用分类网络模型,包括归一化多注意力特征提取网络和多深浅特征融合空洞卷积网络,采集城市‑农村域自适应地表覆盖数据集中的数据,进行数据预处理,得到土地数据集输入到构建的土地利用分类网络模型中,进行基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类训练,得到基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类模型。本发明分类精确。
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公开(公告)号:CN113408701A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110691758.4
申请日:2021-06-22
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感技术与变量施肥技术领域,更具体的说是一种卷积神经网络土壤有机质分析模型构建系统及方法,包括以流程化操作的原始数据整理模块、波段变换模块、敏感性分析模块、变换波段分析模块、参数输入模块、卷积神经网络构建模块、模型训练模块、精度评定模块、剔除粗误差模块、模型验证模块、模型保存模块、模型再训练模块和成果图输出模块,敏感性分析模块用于分析土壤样本影像原始波段及变换波段对土壤有机质的敏感程度,标定输入波段参数,可以通过遥感与卷积神经网络的土壤有机质分析模型,指导精准全面施肥,从而避免出现施肥过多造成成本投入过大、污染环境,施肥过少导致土壤板结、影响作物生长的问题、破坏土地。
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公开(公告)号:CN119091303A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411234274.7
申请日:2024-09-04
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种建筑物及道路单体化分割方法、电子设备及存储介质,属于建筑物单体识别技术领域。为解决建筑物及道路单体化分割边界模糊的问题,本发明采集建筑物及道路的高分一号2米多光谱影像数据,利用人工制作建筑物及道路单体化标签数据集;构建深度多尺度特征提取模块;构建建筑物道路的多头注意力机制模块;组建特征分层提取模块;构建深浅多尺度空洞空间金字塔模块,组建特征解码模块;设计多损失函数用于指导建筑物‑道路单体化分割模型的优化;构建建筑物道路单体化分割模型DSMALnet,进行模型训练,得到最优建筑物道路单体化分割模型。本发明方法高效、准确地实现多时相卫星遥感影像中建筑物及道路的单体化分割。
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