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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣西師范大學申請的專利一種從高分辨率城市遙感圖像中提取植被信息的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114067209B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111364578.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種從高分辨率城市遙感圖像中提取植被信息的方法是由歐陽雯思;陳雙設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種從高分辨率城市遙感圖像中提取植被信息的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種從高分辨率城市遙感圖像中提取植被信息的方法，包括如下步驟：1）數(shù)據(jù)增強；2）訓練；3）獲取樣本圖像集；4）獲取分塊提取結(jié)果圖；5）獲取超像素子區(qū)域塊；6）獲取分塊樣本圖像；7）合并。這種方法能提升深度模型的泛化能力，減少拼接痕跡，提取準確度高。

本發(fā)明授權(quán)一種從高分辨率城市遙感圖像中提取植被信息的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種從高分辨率城市遙感圖像中提取植被信息的方法，其特征在于，包括如下步驟：1數(shù)據(jù)增強：對數(shù)據(jù)集進行隨機剪裁，并對剪裁后數(shù)據(jù)集中的圖像進行圖像旋轉(zhuǎn)、圖像翻轉(zhuǎn)、模糊、添加噪聲數(shù)據(jù)增強操作；2訓練：采用UNet++網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選取步驟1中數(shù)據(jù)增強操作后數(shù)據(jù)集中百分之八十的圖像作為訓練集，然后輸入UNet++網(wǎng)絡(luò)進行訓練，其余百分之二十的數(shù)據(jù)集圖像作為驗證集，用于驗證模型效果；3獲取樣本圖像集：選取任意一張圖像作為需要進行植被提取的樣本圖像，對樣本圖像進行膨脹分塊處理，得到樣本圖像集；4獲取分塊提取結(jié)果圖：加載步驟2中訓練后的最佳模型，使用模型對步驟3得到的樣本圖像集進行信息提取處理，得到分塊提取結(jié)果圖；5獲取超像素子區(qū)域塊：對步驟3的樣本圖像集中的圖像進行SLIC分割，得到超像素子區(qū)域塊；6獲取分塊樣本圖像：將步驟4得到的分塊提取結(jié)果圖與步驟5得到的超像素子區(qū)域塊進行融合，統(tǒng)計該子區(qū)域內(nèi)所有像素點的預測標簽值，通過公式計算子區(qū)域熵值，式中，HS為子區(qū)域S的熵值，Nc代表總類別數(shù)，li代表第i個像素的標簽類別，M代表子區(qū)域S的總像素數(shù)，設(shè)置閾值T進行判斷，若子區(qū)域熵值大于閾值T則進一步分割與計算，直至每一塊子區(qū)域熵值均低于閾值T，最終將子區(qū)域中包含最大像素數(shù)的預測標簽值賦予該子區(qū)域，得到分塊樣本圖像；7合并：將步驟6的分塊樣本圖像進行合并，得到最終提取結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣西師范大學，其通訊地址為：541004 廣西壯族自治區(qū)桂林市七星區(qū)育才路15號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。