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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于机器学习的化工园区目标地物识别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：CN119559525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411733725.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于机器学习的化工园区目标地物识别方法是由陈明星;宋文明设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的化工园区目标地物识别方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于机器学习的化工园区目标地物识别方法，涉及数据处理技术领域。其中，方法包括：获取待识别区域的卫星影像数据和化工园区兴趣点矢量站点数据；以城市为单位，将所述待识别地区划分为多个子区域；从各子区域的卫星影像数据中提取特征，利用各子区域的特征数据和兴趣点矢量站点数据，分别构建各子区域的化工园区分类模型，其中，各分类模型基于机器学习算法，且以各子区域内网格的特征数据为输入，以网格是否属于化工园区为输出；利用各子区域的分类模型对各子区域全范围内的特征数据进行识别，得到各子区域的化工园区分布。本实施例实现大范围区域化工园区的准确识别。

本发明授权一种基于机器学习的化工园区目标地物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的化工园区目标地物识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别区域的卫星影像数据和化工园区兴趣点矢量站点数据； 以城市为单位，将所述待识别区域划分为多个子区域； 从各子区域的卫星影像数据中提取特征，利用各子区域的特征数据和兴趣点矢量站点数据，分别构建各子区域的化工园区分类模型，其中，各分类模型基于机器学习算法，且以各子区域内网格的特征数据为输入，以网格是否属于化工园区为输出； 利用各子区域的分类模型对各子区域全范围内的特征数据进行识别，得到各子区域的化工园区分布； 其中，所述利用各子区域的特征数据和兴趣点矢量站点数据，分别构建各子区域的化工园区分类模型，包括： 根据任一子区域的特征数据和兴趣点矢量站点数据构建样本集，并利用所述样本集对所述任一子区域的化工园区分类模型进行训练和测试； 如果模型的测试指标未达标，将分类错误的网格按照地理位置进行空间聚类； 选择权重大于设定阈值的聚类簇，计算所述聚类簇内分类错误的网格的第一密度和分类正确的网格的第二密度； 如果所述第一密度大于第一阈值，且所述第二密度小于第二阈值，检测所述聚类簇覆盖的区块是否与其它子区域相连，其中，所述第一阈值大于第二阈值； 如果相连，将所述区块并入所述其它子区域，对合并后的子区域进行建模； 如果不相连，将所述区块作为独立的子区域单独建模。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院地理科学与资源研究所，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区大屯路甲11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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