摘要
本申请提供一种边海地区复杂场景智能分类方法和系统,属于空间场景分类技术领域。基于多模态数据计算各个分区斑块的空间信息熵指数,利用空间信息熵指数对分区斑块内的地表空间进行场景复杂性度量;以复杂性度量指标作为特征定量化表达依据,基于空间聚类算法,将边海研究区的复杂场景划分为多个内部相对均质的区域,得到地理分区;对地理分区进行分级,并根据地理分区的级别构建不同级别下各个地理分区的训练样本数据和验证集数据;采用卷积神经网络模型CNN分别构建不同地理分区的场景分类模型,基于训练样本数据和验证集数据,对场景分类模型进行训练、验证,得到最终的边海地区复杂场景智能分类模型,由此提高边海地区空间场景分类效率和精度。
技术关键词
场景分类
分区
训练样本数据
空间聚类算法
卷积神经网络模型
景观格局指数
智能分类方法
线状地理要素
遥感植被指数
度量
斑块
基础地理数据
场景类别
信息熵
分类特征
多模态
兴趣点POI数据
系统为您推荐了相关专利信息
数据迁移
优化存储空间
文件系统数据管理
多层感知机
FTL映射表
电力系统运行数据
分层聚类方法
高比例新能源
均值聚类算法
电力系统拓扑
检修功能
管理器
文件系统分区
备份
虚拟文件系统
管道腐蚀缺陷
磁应力传感器
油气
特征提取算法
管道定位装置