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公开(公告)号：CN116665069A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310535595.X
申请日：2023-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种高分遥感影像水体提取方法及系统，综合利用高分遥感影像中水体对象的光谱、面积和形状等特征来建立决策树，从高分遥感影像进行初步的水体提取，然后构建轻量级的卷积神经网络模型，在水体粗提取基础上进行精确提取。源于集成学习的思想，既利用先验知识构建决策树，又引入深度学习方法，将弱分类器组合成强分类器；在影像经过决策树的水体粗提取之后，用于水体精提取的轻量级神经网络模型复杂度低和参数量小，运算速度快，可以高效高精度获得水体图斑信息，去除高分遥感影像阴影、小目标等的干扰。
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