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申请/专利权人：湖南盛鼎科技发展有限责任公司

摘要：本申请提供一种基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法，包括1数据采集；2影像预处理；3影像标注；4模型训练；5专题图制作；6数据融合；7生成管控一张图。本申请的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法，通过对遥感数据进行特征提取，并建立基于深度卷积神经网络的识别模型，能够快速实现大规模地块与农作物的自动识别。同时，利用管控系统中的矢量数据进行图层融合、空间分析，实现了基于地理信息的耕地种植用途准确、规范的管控，为农业生产提供了坚实的支撑。

主权项：1.一种基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法，其特征在于，包括如下步骤：1数据采集：采集目标区域的光谱影像数据以及目标区域内所出现的场景类型、地物类型的样本数据；2影像预处理：对采集的光谱影像数据进行辐射矫正、几何矫正、大气矫正、影像裁剪和影像掩膜处理；通过辐射矫正将光谱影像数据中的数字值转换为反射率或辐射亮度值，以消除不同时间、不同地点的大气扰动的影响；通过几何校正对光谱影像数据进行几何变换，消除因影像获取、传输和处理等过程中产生的几何畸变和误差；通过大气校正会将光谱影像数据中受大气吸收和散射影响的辐射值转换为地表反射率或辐射亮度值；通过影像剪裁将光谱影像数据中不需要的部分进行裁剪，以减小数据量和提高处理效率；通过像掩膜将光谱影像数据中水体、建筑物等非农作物区域排除掉，以减少噪声干扰和提高分类精度；3影像标注：对光谱影像数据和样本数据进行特征提取，生成数据集和标签集；4模型训练：基于数据集和标签集通过卷积神经网络进行训练，生成具有分类识别能力的光谱识别模型；5专题图制作：通过光谱识别模型对目标区域进行作物识别，得到包含识别结果的作物分布图，利用二值化去除作物分布图的噪声，再将栅格数据转换为矢量数据，最终按每种农作物，各自单独输出一个专题图层文件；6数据融合：将专题图与已有的包括承包地、三调耕地和二区划定在内的矢量数据进行数据融合，形成识别精度更高的专题图；7生成管控一张图：通过多图层融合，以地块为单元，地图方式显示农作物的种类、种植面积、种植制度、分布区域和归属关系，通过实地核实核查，可以动态更新数据，历史数据可以按时间序列进行查询、对比、分析。

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