一种基于深度学习识别乡村三生空间用地类型的方法

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一种基于深度学习识别乡村三生空间用地类型的方法
申请号:CN202411653625
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119580093A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习识别乡村三生空间用地类型的方法,包括以下步骤;S1:从谷歌地球下载数据并进行转换;S2:将转换后的栅格图像导入进ArcGISPro中,导出格式为shp格式的矢量数据;S3:根据用地类型判断元数据的处理格式,选择元数据处理格式后导出训练数据;S4:利用S3中导出的训练数据进行模型训练;S5:识别用地,得到用地类型栅格图像;S6:将S5导出的栅格图像使用众数滤波工具进行平滑处理,处理后的栅格利用栅格转面工具进行矢量化处理,导出规整数据;S7:获得乡村生态、生产、生活空间的矢量数据。本发明实现了对生态、生产、生活空间的精确识别。
技术关键词
深度学习识别 栅格 河流湖泊 像素 面矢量数据 定义 格式 参数 下载数据 图像 融合边缘检测 大棚 训练深度学习模型 中心线 坐标系 生态 识别农田 厂房