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申请/专利权人：江西和壹科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于遥感图像的自然资源测量方法及系统，涉及遥感地图处理技术领域。该方法首先分别训练第一学习模型、第二学习模型以及第三学习模型，针对不同的资源类型建立不同的学习模型，提高对不同资源的识别效率。根据同一类资源在多组遥感图像的特征信息确定资源的体积数据，实现资源总量的估计。进一步的，本发明通过将第一资源拟合为样条曲线，提高第一采样点的确定效率。同时本发明根据第二资源的等高线设置第二采样点，提高第二资源的曲面拟合精度。
主权项：1.一种基于遥感图像的自然资源测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：样本区域至少具有建筑图像、第一资源以及第二资源中的一种或几种，获取样本区域的样本图像，根据多组样本图像训练第一学习模型、第二学习模型以及第三学习模型；步骤2：摄像单元采集目标区域的多组遥感图像，测距单元采集目标区域的多组高程图像，传感单元检测摄像单元的位置参数以及姿态参数，基于姿态参数和位置参数调整遥感图像，获得校正遥感图像；步骤3：根据第一学习模型识别校正遥感图像的建筑图像，根据第二学习模型识别校正遥感图像的第一资源；步骤4：生成第一资源的中心线，将该中心线拟合成样条曲线，提取样条曲线的至少一个第一采样点，识别校正遥感图像中第一采样点的宽度数据以及高程图像中第一采样点的高程数据；步骤5：结合该第一采样点在多个校正遥感图像的宽度数据以及在多个高程图像的高程数据生成该第一采样点的深度数据，由多个第一采样点的深度数据估算第一资源的体积数据；步骤6：删除校正遥感图像中的建筑图像和第一资源后生成中间图像，根据第三学习模型识别中间图像的第二资源，提取第二资源的至少一个边界点，查找边界点的阴影数据，根据该边界点的阴影数据预测该边界点的高度数据；步骤7：提取第二资源的至少一个第二采样点，根据多个边界点的高度数据预测第二采样点的高度数据，根据多个第二采样点的高度数据和高程数据估算第二资源的体积数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西和壹科技有限公司 基于遥感图像的自然资源测量方法及系统
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