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摘要：本发明提供了一种基于多源遥感影像及深度学习的水库水位与库容复核方法，通过获取目标水库在预定时间段内的水位监测数据和多源遥感影像数据，并筛查出相同时间对应的水位监测数据和多源遥感影像数据，针对所筛查的多源遥感影像数据利用深度学习技术排除云干扰数据，并提取出影像中的水体面积值；构建对应水位与影像中的水体面积值的关联关系，并以此进行方程和曲线拟合，最终推求出水位与库容方程以及拟合出水位与库容曲线。如此，本发明利用深度学习技术，提高了基于多源遥感影像进行水库水位与库容复核的效率。
主权项：1.一种基于多源遥感影像及深度学习的水库水位与库容复核方法，其特征在于，包括步骤：获取目标水库在预定时间段内的水位监测数据和多源遥感影像数据；其中，所述水位监测数据包括水位及其采集时间；根据所述水位监测数据，统计各个所述水位对应的时间信息；将各个所述水位对应的所述时间信息与所述多源遥感影像数据的拍摄时间进行比对，以筛选出相同时间所对应的目标水位和第一遥感影像；对所述第一遥感影像进行预处理，并通过深度学习技术对所述第一遥感影像进行影像云量检测，得到各个所述第一遥感影像的影像含云量；其中，所述影像含云量表征着云特征在遥感影像中的占比；根据所述影像含云量对所述第一遥感影像进行质量评定，以筛选出符合预定质量要求的第二遥感影像；并对所述第二遥感影像进行重采样，以获得预设网格精度的第三遥感影像；利用深度学习技术提取出所述第三遥感影像中水库库区的水体区域，并基于所述水体区域分别统计各个所述第三遥感影像对应的水体面积值；根据同一水位的所述水体面积值，计算对应的水体面积平均值，并基于所述水体面积平均值构建水位与面积的关联数据；对所述关联数据进行方程和曲线拟合，并将拟合后的方程进行离散；根据所述方程的离散数据推求出水位与库容方程，并拟合出水位与库容曲线。
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百度查询： 航天恒星科技有限公司 基于多源遥感影像及深度学习的水库水位与库容复核方法
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