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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的耕地后备资源信息提取方法及系统，该方法包括：获取目标区域的遥感影像数据集并进行影像预处理；对目标区域的标准遥感影像数据集进行多尺度分割和数据分类处理；对目标区域的标准遥感影像训练样本数据集进行数据标注处理，得到具有标签的目标区域标准遥感影像训练样本数据集；基于U‑Net网络模型，对具有标签的目标区域标准遥感影像训练样本数据集进行数据分类提取处理，得到目标区域的耕地后备资源信息。本发明能够提高样本主体类别信息在图像中的占比，进而提高分类耕地资源的准确识别。本发明作为一种基于深度学习的耕地后备资源信息提取方法及系统，可广泛应用于数据信息提取技术领域。
主权项：1.一种基于深度学习的耕地后备资源信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的遥感影像数据集并进行影像预处理，得到目标区域的标准遥感影像数据集；对目标区域的标准遥感影像数据集进行多尺度分割和数据分类处理，构建目标区域的标准遥感影像训练样本数据集；对目标区域的标准遥感影像训练样本数据集进行数据标注处理，得到具有标签的目标区域标准遥感影像训练样本数据集；基于U-Net网络模型，对具有标签的目标区域标准遥感影像训练样本数据集进行数据分类提取处理，得到目标区域的耕地后备资源信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于深度学习的耕地后备资源信息提取方法及系统
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