贵州省第二测绘院孙俊英获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州省第二测绘院申请的专利一种智能化的耕地流出图斑提取方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120318670B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510285433.4,技术领域涉及:G06V20/10;该发明授权一种智能化的耕地流出图斑提取方法是由孙俊英;陈忠超;张波;成其换;谭登澳;杨宛莹;冯靖宜;国娴;袁方芳;王光文;张永富;田丽新;龙佳佳;杨秀望设计研发完成,并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种智能化的耕地流出图斑提取方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种智能化的耕地流出图斑提取方法,包括:数据收集与预处理;基于存量数据和人工采集的方式快速生产样本,并分别以数据库和文件形式对样本元数据和文件数据进行存储;选择合适的语义分割和变化检测算法进行适应性改造与组合,引入充分训练的通用分割和通用变化检测预训练模型,训练迭代优化网络得到最优精度的非耕地识别和耕地变化检测模型;基于最优精度模型提取疑似耕地流出图斑;对疑似耕地流出图斑进行批量规则化处理,得到疑似耕地流出初步成果图斑;对初步成果图斑边界及属性的正确性进行核查,得到疑似耕地流出成果图斑。本发明能实现山地区域的耕地流出情况监测,并对变化图斑和类型信息进行快速、高效、准确提取和更新。
本发明授权一种智能化的耕地流出图斑提取方法在权利要求书中公布了:1.一种智能化的耕地流出图斑提取方法,包括以下步骤: S1数据收集与预处理:根据业务需求,收集遥感影像数据、国土变更调查数据、地理国情监测数据以及国家下发耕地疑似流出监测图斑及影像;对收集的数据和影像进行预处理:统一矢量和影像的地理坐标系统为CGCS2000国家大地坐标系、统一影像的数据格式为tif,对遥感影像进行匀色处理,再根据《国家基本比例尺地形图分幅和编号》选择标准分幅框对影像和矢量数据进行分幅裁切和重命名; S2样本数据集制作与入库:根据影像分辨率、光谱特征以及耕地保护业务场景分析结果,确定解译目标;参考国土变更调查数据和地理国情监测数据分类体系,建立解译目标分类体系;样本数据集通过两种互补方法进行制作:一是基于存量数据提取样本:对国土变更调查数据库、地理国情监测数据库,结合配套影像进行梳理,直接提取出符合解译目标样本的矢量与影像;二是基于影像人工采集:针对第一种方法遗漏或不足的部分,采取人工采集与精细标注的补充措施; 将标注好的解译目标矢量样本数据转化为对应的栅格化标签图像,使栅格图像与对应的影像分辨率一致、大小一致;对影像和配套栅格标签进行裁切,得到切片样本数据并入库; 遥感解译样本库主体内容包含三个部分:影像、矢量、样本,其中影像包括影像元数据、影像文件,矢量包括矢量元数据、矢量文件,样本包括切片完成后的样本数据集元数据、样本元数据、样本数据集文件;对于元数据采用SQLite数据库进行存储,对于影像文件、矢量文件、样本数据集以文件方式进行存储; S3模型构建与训练:从样本库中灵活选取并组装所需的样本数据,采用旋转、缩放、翻转以及颜色变换方法将样本库中提取的切片样本数据集进行样本增广;然后将切片样本数据集按比例划分为训练集、验证集以及测试集;根据任务目标,选择合适的语义分割和变化检测算法进行适应性改造与组合,在模型开始训练前,引入经过充分训练的通用分割和通用变化检测预训练模型;最后设置网络超参数,训练迭代优化网络,在测试集中进行模型精度评估,保存最优精度下的非耕地识别模型和耕地变化检测模型; S4疑似耕地流出图斑提取:基于最优精度下的非耕地识别模型,对最新影像进行预测推理,自动提取非耕地识别图斑,并将非耕地图斑与上一年度国土变更调查数据中的耕地范围线数据进行套合,得到基于上一年度国土变更调查数据库耕地范围内发生变化的图斑为“新发现”疑似耕地流出图斑;基于最优精度下的耕地变化检测模型,直接对同一区域不同时间的两幅影像进行预测推理,得到两幅影像自动比对提取的“新发生”疑似耕地流出图斑;将基于非耕地识别模型得到的“新发现”疑似耕地流出图斑与基于耕地变化检测模型得到的“新发生”疑似耕地流出图斑进行融合互补得到目标区域的疑似耕地流出图斑; S5数据后处理:根据提取的类型要求,对目标区域的疑似耕地流出图斑进行批量图形规则化处理,包括图形拓扑优化、直角化处理、剔除小斑、平滑处理,得到疑似耕地流出初步成果图斑; S6人工核查:基于国家下发耕地疑似流出监测图斑及影像,对目标区域的疑似耕地流出初步成果图斑边界及属性的正确性进行内业核查;对于仍存疑的图斑,标记后开展进一步外业实地核查,得到人工核查后的疑似耕地流出成果图斑。
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