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申请/专利权人：湖北天地云地信科技集团有限公司

摘要：本申请公开了一种基于多分类器融合的土地利用遥感监测方法及系统，其方法包括：获取土地利用遥感图像数据集，并根据土地区域类型，生成每个土地利用遥感图像数据的标签；根据每个土地利用遥感图像数据的标签，将土地利用遥感图像数据集划分为n个训练集和n个测试集；对于每个训练集，分别通过对应的神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；对每个测试集中的每个土地利用遥感图像数据，分别输入至对应的神经网络模型，得到m个输出结果集；对m个输出结果集进行多分类器融合，得到目标分类结果；获取每个神经网络模型的分类器的分类准确率；根据每个神经网络模型的分类器的分类准确率与目标分类结果，确定土地利用率。

主权项：1.一种基于多分类器融合的土地利用遥感监测方法，其特征在于，包括：获取土地利用遥感图像数据集，并根据土地区域类型，生成每个所述土地利用遥感图像数据的标签，其中，所述土地利用遥感图像数据集包括多个土地利用遥感图像数据；根据每个所述土地利用遥感图像数据的标签，将所述土地利用遥感图像数据集划分为n个训练集和n个测试集，其中，训练集与测试集为一一对应关系，n为大于2的整数；对于每个训练集，分别通过对应的神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型，其中，每个所述训练集对应的神经网络模型不同；对每个所述测试集中的每个所述土地利用遥感图像数据，分别输入至对应的所述神经网络模型，得到m个输出结果集，所述m为正整数；对m个所述输出结果集进行多分类器融合，得到目标分类结果；获取每个所述神经网络模型的分类器的分类准确率；根据每个所述神经网络模型的分类器的分类准确率与所述目标分类结果，确定土地利用率；土地使用类别包括农用地、建设用地和非利用地，所述根据每个所述神经网络模型的分类器的分类准确率与所述目标分类结果，确定土地利用率，包括：分别获取每个所述土地使用类别的目标分类结果的数量，得到所述农用地的目标分类结果的第一数量、所述建设用地的目标分类结果的第二数量与所述非利用地的目标分类结果的第三数量，并计算所述第一数量、所述第二数量与所述第三数量的数量总和；计算所述第一数量与所述第二数量的和占所述数量总和的比例，所述比例用于表征原始土地利用率；计算所有所述神经网络模型的分类器在所述非利用地的目标分类结果上的准确率的平均值；将所述原始土地利用率除以所述平均值，得到土地利用率。

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