摘要
本发明涉及遥感影像处理技术领域,具体公开了一种基于时间约束的光伏电站遥感识别方法和系统,包括:读取影像数据,获取投影参数和地理变换参数;最小‑最大归一化方法处理影像数据;选择基准年,并获取归一化方法处理后的基准年光伏电站矢量数据,根据投影参数和/或地理变换参数,将基准年归一化方法处理后的影像数据和矢量数据转换到相同坐标系,栅格化处理矢量数据,并生成与影像数据分辨率一致的二值掩膜;以二值掩膜为标签,设计深度学习网络结构训练影像数据输出预测二值掩膜。该方法显著减少了单期影像分类的不确定性,保证了多期分类结果的稳定性和可靠性。
技术关键词
遥感识别方法
光伏电站
归一化方法
深度学习网络结构
影像
数据
基准
参数
深度学习模型
时序特征
损失函数优化
连续性
掩膜方法
坐标系
分辨率
标签
像素
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加权算法
光伏电站
动态权重分配
深度学习模型训练