摘要
本发明公开了融合遥感影像数据和网格人口数据的居住人口估计方法,涉及地理空间人工智能技术领域,该方法包括以下步骤:获取夜间灯光影像数据、遥感影像数据及网格人口数据,通过卷积神经网络对夜间灯光影像数据和遥感影像数据进行特征融合;根据融合影像特征数据、遥感影像数据及网格人口数据,利用深度学习模型对住宅建筑进行判断,得到住宅建筑数据;利用住宅建筑数据和网格人口数据,划分区域建筑层级,并对各层级区域建筑进行数据抽样,得到训练样本;利用训练样本的融合影像特征数据和网格人口数据,对双路卷积神经网络进行训练,得到人口预测模型;通过人口预测模型对所有建筑进行预测,得到每栋建筑的人口预测值。
技术关键词
夜间灯光影像
遥感影像数据
融合遥感影像
影像特征数据
双路卷积神经网络
建筑
网格
估计方法
住宅
遥感影像特征
深度学习模型
层级
数据抽样
残差网络模型
双线性插值
多模态
人工智能技术
神经网络模型
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综合评估方法
遥感影像数据
GIS技术
地质勘探数据
主成分分析方法
社区生活圈
城市社区
卫星遥感影像数据
覆盖率
体外除颤器
面积测量方法
数据处理模块
数据分析模块
时间序列遥感影像
因子
航拍
噪声滤波
空间邻域信息
卷积神经网络模型
迭代优化算法
国土空间规划
三维动态建模
三维地形表面
空间拓扑关系
遥感影像数据