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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于卫星图像的水体信息监测与提取方法，在离线阶段通过构建包含标签的GF‑2卫星遥感图像数据集，用于分布式训练结合水体指数因子的卷积神经网络Unet，通过UNet网络使用水体指数NDWI作为卷积核进行卷积操作，将输入的图像进行降维和特征提取，强化水体区域的光谱特征；在在线阶段对实时输入的GF‑2卫星遥感图像进行水体信息提取并采用基于Spark的分布式并行计算方法，对GF‑2图像的各个区域进行分治，在不同的工作节点上并行地完成水体区域的分割。本发明通过卷积神经网络UNet、水体指数识别等技术，有效提高了提取GF‑2卫星遥感图像中水体区域的精度，并通过并行与分布式计算技术，降低算法模型的计算时间，提高计算性能。
主权项：1.一种基于卫星图像的水体信息监测与提取方法，其特征在于，在离线阶段通过构建包含标签的GF-2卫星遥感图像数据集，用于分布式训练结合水体指数因子的卷积神经网络Unet，通过UNet网络使用水体指数NDWI作为卷积核进行卷积操作，将输入的图像进行降维和特征提取，强化水体区域的光谱特征；在在线阶段对实时输入的GF-2卫星遥感图像进行水体信息提取并采用基于Spark的分布式并行计算方法，对GF-2图像的各个区域进行分治，在不同的工作节点上并行地完成水体区域的分割；所述的水体指数因子是指：水体在不同光谱波段上与其他地表之间的光谱差异，用于度量水体区域在不同光谱波段上与其他地表之间的光谱差异的指标，具体为：NDWI＝G-NIRG+NiR，其中：G，NIR分别表示绿光波段、近红外光波段，采用不同的水体指数，可以描述水体与其他不同地貌的差异。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于卫星图像的水体信息监测与提取方法
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