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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本发明公开了一种露天矿区自动识别方法，包括露天矿区定位、构建露天矿区形态特征及露天矿区范围自动识别。具体为基于深度学习的文本分析的方法，获取露天矿区的基本地理信息、基于卫星影像生成露天矿区形态特征，并选择直方图熵法对露天矿区形态特征指数进行分割，实现露天矿区全天候的识别。本发明公开的自动识别方法通过数学形态学运算，基于多尺度、多方向的差分形态轮廓构建矿区形态特征指数，结合阈值分割实现在没有样本采集的情况下自动提取露天矿区范围，实现对露天矿区的自动识别，对露天矿区的开采及生态修复提供快速准确的信息支持。
主权项：1.一种露天矿区自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、露天矿区定位基于露天矿区相关联关键词的深度学习及文本分析，筛选并获取露天矿区的基本地理信息，并将该地理信息中地理位置在卫星数据源中标定；S2、构建露天矿区形态特征基于卫星图像的典型地面类别计算，提取露天矿区的轮廓特征，并根据该轮廓特征计算生成露天矿区形态特征指数；步骤S2中所述的构建露天矿区形态特征包括以下子步骤：S21、在卫星影像中，随机选取典型地面类别，绘制平均光谱曲线，并计算光谱曲线中差异最大的波段；S22、引入形态学算子，在多个尺度和方向上提取露天矿区的差分形态轮廓特征，具体为： ;式中，se为对差异最大波段的图像进行重构后的图像开度，WTH为以尺度s和方向d为参数的结构元se进行重构后的白色顶帽变换；se为将形状和大小设计为滤波算子；计算同一方向上两个连续尺度的残差为： ;式中，Δs表示尺度参数，DPM为多尺度、多方向的差分形态轮廓；S23、加入波段比参数，生成露天矿区形态特征指数： ;其中，Ratio为差异最大波段与近红外波段之比，其n=d×s代表了DMP的总数，λ为调整因子；S3、露天矿区范围自动识别基于对露天矿区形态特征指数的数值划分，将其用于待检测地区实现矿区范围的自动识别；基于对露天矿区形态特征指数的数值划分，将其用于待检测地区实现矿区范围的自动识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种露天矿区自动识别方法及系统
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