[发明专利]基于深度学习的光学遥感时间序列影像重建方法及系统有效
| 申请号： | 202011504916.2 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112598590B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 周亚男;杨先增;杨丹 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06V10/762;G06V20/13;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 邵斌 |
| 地址： | 210098 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了遥感影像技术领域的一种基于深度学习的光学遥感时间序列影像重建方法及系统，能够对光学遥感影像上由于云层及其阴影的遮挡而导致的数据缺失进行准确重建。包括：对光学遥感影像序列进行预处理；目视绘制掩膜区域，并将掩膜区域的像元值设为掩膜值并保持非掩膜区域的像元值不变，得到像元时间序列并进行非监督聚类，生成多个聚类区域；分别构建每个聚类区域的前后向循环神经网络预测模型For‑backward LSTM，并将每个聚类区域的像元时间序列分别划分为预测模型的训练样本集和预测样本集；训练预测模型并以预测样本集输入对应训练后的预测模型分别获得各聚类区域的预测数据；将各预测数据与对应的非掩膜区域合并，生成多时相遥感影像的重建序列。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 光学 遥感 时间 序列 影像 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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