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申请/专利权人：南通河海大学海洋与近海工程研究院;河海大学
摘要：本发明提供了基于GEE和机器学习的海岸带遥感监测方法，包括：基于GEE平台获取待监测的海岸带的预处理后的遥感影像数据；输入训练好的U‑Net分类模型，得到分类结果；对分类结果进行栅格转化和接边处理后，进行完整的海岸带的地物的分类识别，以实现海岸带遥感监测；训练步骤如下：获取预处理后的训练集，基于多组预设的训练参数和交叉熵损失函数，对预构建的U‑Net分类模型进行训练，得到多个训练后的U‑Net分类模型；将综合评价指标值最高的训练后的U‑Net分类模型，作为训练好的U‑Net分类模型。本发明能够自动学习和提取遥感影像中的海岸带地物特征，显著提高了海岸带资源监测的效率和影像数据的处理速度。
主权项：1.基于GEE和机器学习的海岸带遥感监测方法，其特征是，包括如下步骤：基于GEE平台获取待监测的海岸带的预处理后的遥感影像数据；将所述预处理后的遥感影像数据输入训练好的U-Net分类模型，得到分类结果；对所述分类结果进行栅格转化和接边处理后，进行完整的海岸带的地物的分类识别，以实现海岸带遥感监测；其中，所述U-Net分类模型的训练包括如下步骤：获取预处理后的训练集；根据所述训练集，基于多组预设的训练参数和交叉熵损失函数，对预构建的U-Net分类模型进行训练，得到多个训练后的U-Net分类模型；计算每一个训练后的U-Net分类模型的综合评价指标值；将综合评价指标值最高的训练后的U-Net分类模型，作为最终的训练好的U-Net分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通河海大学海洋与近海工程研究院 河海大学 基于GEE和机器学习的海岸带遥感监测方法
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