公开(公告)号：CN117611909A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311643459.9

申请日：2023-12-04

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 陈建军 ,  陈自桢 ,  韩小文 ,  周国清

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和影像空间分辨率的湿地植被分类方法，本发明属于植被分类领域，包括：获取湿地植被区域的遥感影像，所述遥感影像包括：无人机影像和卫星影像；对所述遥感影像进行预处理，得到预处理影像；基于多尺度分割算法和卷积神经网络，构建湿地植被分类模型；基于所述湿地植被分类模型对所述预处理影像进行分类，得到湿地植被的分类结果。本发明以不同空间分辨率梯度的无人机影像和卫星影像为数据源，构建PBIA和OBIA相融合的MRS_DeepLabV3+算法，评估了影像空间分辨率对湿地植被物种和地物分类的影响。

公开(公告)号：CN115965812B

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202211604186.2

申请日：2022-12-13

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 陈建军 ,  陈自桢 ,  韩小文

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，包括：获取不同空间分辨率的航拍影像，对所述航拍影像进行处理，获得不同空间分辨率的重采样影像；通过所述航拍影像和所述重采样影像进行湿地植被物种和地物分类以及分类精度的评估。本发明提供的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，能够正确认识和发挥湿地的资源优势，为湿地植被恢复技术和区域生物多样性及其形成机制研究提供数据支持。(56)对比文件Sahel Mahdavi等.A dynamic classification scheme for mapping spectrallysimilar classes: Application to wetlandclassification《.International Journal ofApplied Earth Observation andGeoinformation》.2019,第83卷第1-14页.左萍萍.基于无人机多光谱的沼泽植被识别方法《.中国环境科学》.2021,第41卷(第5期),第2399-2410页.唐廷元.基于无人机影像和深度学习的岩溶湿地植被信息识别研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》.2021,(第07期),第A008-114页.Jianjun Chen等.The Effects of SpatialResolution and Resampling on the Classification Accuracy of Wetland VegetationSpecies and Ground Objects: A Study Basedon High Spatial Resolution UAV Images.《MDPI：drones》.2023,第7卷(第1期),第1-25页.耿仁方等.基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究《.地球信息科学学报》.2019,第21卷(第8期),第1295-1306页.

公开(公告)号：CN115965812A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211604186.2

申请日：2022-12-13

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 陈建军 ,  陈自桢 ,  韩小文

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，包括：获取不同空间分辨率的航拍影像，对所述航拍影像进行处理，获得不同空间分辨率的重采样影像；通过所述航拍影像和所述重采样影像进行湿地植被物种和地物分类以及分类精度的评估。本发明提供的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，能够正确认识和发挥湿地的资源优势，为湿地植被恢复技术和区域生物多样性及其形成机制研究提供数据支持。