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申请/专利权人：贵州林业勘察设计有限公司
摘要：本发明公开了基于人工智能遥感解译技术的人工造林坑穴自动识别方法，涉及坑穴自动识别技术领域，通过深度学习模型对影像数据中的坑穴进行智能提取，识别出子区域影像中的坑穴，依据形状偏差以及邻穴距离为每个坑穴生成标准评分，将标准浮动赋值结合子区域的坑穴密度偏差以及地形跳动指数为子区域生成排序系数，依据排序系数与系数阈值的对比结果将所有子区域划分为造林集合以及整改集合，将造林集合、整改集合以及不标准集合中坑穴信息集成到地理信息系统中，该识别系统通过结合遥感影像采集、深度学习模型以及造林区域分区管理，智能识别造林区域内的坑穴后，对坑穴自动进行验收，有效避免漏检或误检问题，提高对坑穴验收的准确性和验收效率。
主权项：1.基于人工智能遥感解译技术的人工造林坑穴自动识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下步骤：识别系统将造林区域划分为多个子区域，每个子区域均通过无人机采集影像数据，对采集到的影像数据进行预处理，将预处理后的影像数据输入训练完成的深度学习模型，深度学习模型对影像数据中的坑穴进行智能提取，识别出子区域影像中的坑穴信息；获取每个坑穴的形状偏差以及邻穴距离，依据形状偏差以及邻穴距离为每个坑穴生成标准评分，基于标准评分与评分阈值的对比结果将坑穴划入不标准集合以及标准集合；依据标准评分计算子区域中坑穴的标准浮动赋值，并将标准浮动赋值结合子区域的坑穴密度偏差以及地形跳动指数为子区域生成排序系数，基于排序系数与系数阈值的对比结果将所有子区域划分为造林集合以及整改集合；在造林集合以及整改集合中依据排序系数对子区域进行排序后，将造林集合、整改集合以及不标准集合中坑穴信息集成到地理信息系统中，地理信息系统将造林集合、整改集合以及不标准集合中坑穴信息可视化处理后向管理员展示。
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权利要求：
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