一种多源数据融合的矿区精细用地分类方法
摘要:
本发明公开了一种多源数据融合的矿区精细用地分类方法,首先获取多源数据进行预处理并多尺度分割得到影像对象,并对影像对象裁剪高分影像块用于深度特征提取;然后,多分支卷积神经网络模型自动提取特征列向量和深度语义特征;利用多源特征深度融合模块进行特征融合并利用特征重要性权重计算模块计算多源数据深度特征重要性权重,实现有效信息的自适应融合;最后通过随机森林分类器利用深度融合特征进行矿区地物精细分类,得到矿区用地精细分类结果。本发明提供一种多源数据融合的矿区精细用地分类方法,实现了矿区精细用地分类,为矿区用地监测、管理和矿区生态环境保护提供基础数据支持,对于矿区用地监测管理与生态环境保护具有重要意义。
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