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申请/专利权人：成都坤舆空间科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于RAFT‑Stereo算法的生态修复图斑匹配分类方法，涉及生态修复图斑智能分类算法领域，本发明采用先进的角点检测算法和局部特征描述子计算方法，提高了特征匹配的准确性和鲁棒性，并引入RAFT‑Stereo算法进行光流估计，通过分析光流向量，更敏感地捕捉到植被覆盖和土壤侵蚀的细微变化，为生态修复项目的监测和评估提供定量化和可视化的支持。
主权项：1.一种基于RAFT-Stereo算法的生态修复图斑匹配分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过遥感设备获取受影响区域的高分辨率影像数据，所述高分辨率影像数据包括不同时间点的影像；S2.通过角点检测算法对高分辨率影像数据中的影像进行关键点提取，并对关键点周围区域计算局部特征描述子，基于局部特征描述子，通过特征匹配寻找在不同时间点获取的影像之间相匹配的图斑对；S3.根据RAFT-Stereo算法对连续影像序列中的每一对影像进行光流估计，得到每个关键点的运动向量，分析光流向量，计算生态修复引起的植被覆盖、土壤侵蚀的变化得分；S4.根据变化得分对匹配的图斑对进行分类，并计算生态修复的覆盖范围和效果；其中，所述步骤S3具体包括以下子步骤：S301.使用RAFT-Stereo算法计算连续影像序列中每一对影像的光流向量，并对光流向量进行预处理；S302.对于特征匹配得到的图斑对，根据植被生长导致像素在垂直方向上出现的位移情况，计算光流向量的垂直分量的统计量；S303.对于特征匹配得到的图斑对，根据土壤侵蚀导致像素在水平方向上出现的位移情况，计算光流向量的水平分量的统计量；S304.根据光流向量和特征描述子相似度计算变化得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都坤舆空间科技有限公司 一种基于RAFT-Stereo算法的生态修复图斑匹配分类方法
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