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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本申请提供一种边海地区复杂场景智能分类方法和系统，属于空间场景分类技术领域。基于多模态数据计算各个分区斑块的空间信息熵指数，利用空间信息熵指数对分区斑块内的地表空间进行场景复杂性度量；以复杂性度量指标作为特征定量化表达依据，基于空间聚类算法，将边海研究区的复杂场景划分为多个内部相对均质的区域，得到地理分区；对地理分区进行分级，并根据地理分区的级别构建不同级别下各个地理分区的训练样本数据和验证集数据；采用卷积神经网络模型CNN分别构建不同地理分区的场景分类模型，基于训练样本数据和验证集数据，对场景分类模型进行训练、验证，得到最终的边海地区复杂场景智能分类模型，由此提高边海地区空间场景分类效率和精度。
主权项：1.一种边海地区复杂场景智能分类方法，其特征在于，包括：获取边海研究区的多模态数据，包括多种传感器获得的高光谱图像及高分影像数据；将研究区划分为相互独立的分区斑块，并基于所述多模态数据计算各个所述分区斑块的空间信息熵指数，利用空间信息熵指数对所述分区斑块内的地表空间进行场景复杂性度量，得到复杂性度量指标；以所述复杂性度量指标作为特征定量化表达依据，基于空间聚类算法，将所述边海研究区的复杂场景划分为多个内部相对均质的区域，得到地理分区；结合所述复杂度度量指标，对所述地理分区进行分级，并根据所述地理分区的级别构建不同级别下各个地理分区的训练样本数据和验证集数据；采用卷积神经网络模型CNN分别构建不同地理分区的场景分类模型，基于所述训练样本数据和验证集数据，对所述场景分类模型进行训练、验证，得到最终的边海地区复杂场景智能分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种边海地区复杂场景智能分类方法和系统
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