一种基于深度学习的地理信息的识别方法及系统

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一种基于深度学习的地理信息的识别方法及系统
申请号:CN202410876887
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118628917B
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及地理信息识别技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的地理信息的识别方法及系统。所述方法包括以下步骤:对区域地理融合图像进行环境干扰去除,生成区域地理干扰去除图像;对区域地理干扰去除图像进行多维特征融合,生成区域地理融合特征图;利用自动编码器对区域地理融合特征图进行地理高维重建,生成高精度区域地理特征图谱;对区域地理融合图像进行区域地理动态变化捕捉,生成区域地理动态变化信息数据;根据区域地理动态变化信息数据对区域地理融合图像进行动态地物区域标记,生成区域地理动态地物变化区域。本发明通过多源数据整合、环境干扰处理、动态变化监测和地形仿真,提高了地理信息识别的更新速度和准确性。
技术关键词
多源遥感图像 融合特征 图谱 自动编码器 图像像素 图像边缘检测 地理信息数据 深度图 区域网格划分 纹理特征 三维网格模型 识别方法 三维点云数据 光谱分析 环境干扰识别 层级 动态变化监测
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