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摘要：本发明公开基于场景分析与切片影像结合的城市区域地物分类方法，属于城市区域地物技术领域，包括采集遥感影像并利用语义分割算法对所述遥感影像进行初步分类；将初步分类后的所述遥感影像进行贴片处理即得到贴片影像；利用得到的所述贴片影像训练和构建深度卷积神经网络模型并使用训练和构建好的所述深度卷积神经网络模型对贴片影像进行场景环境识别。本发明通过去除全连接层并进行端对端训练，有效结合上下文信息，降低高分辨率影像分类中的噪声，为高分辨率遥感影像分类提供了新的可能性。同时，通过根据地物场景环境选择合适的波段组合，进一步提升了分类效果，克服了高分辨率遥感影像复杂性和大尺度范围的处理难题。
主权项：1.基于场景分析与切片影像结合的城市区域地物分类方法，其特征在于，包括：S1采集遥感影像并利用DeepLabV3+语义分割算法对所述遥感影像进行初步分类；S2将初步分类后的所述遥感影像进行贴片处理得到贴片影像；S3利用所述贴片影像训练和构建深度卷积神经网络DCNN，并使用训练和构建后的DCNN对贴片影像进行场景环境识别；S4根据DCNN的场景识别结果，将所述贴片影像划分为多种场景环境；S5对S4得到的所述多种场景环境进行环境场景分析，在不同的所述场景环境下选择最优的波段特征作为分类的输入数据；S6对经过S5处理后的每个所述贴片影像使用各自最优的波段特征进行语义分割，根据所述贴片影像的坐标对整个贴片进行融合处理，完成对完整遥感影像的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 基于场景分析与切片影像结合的城市区域地物分类方法
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