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本公开提供一种用于深度学习的地表覆盖分类样本采集方法。所述方法包括:配准遥感影像数据与历史解译数据,以使遥感影像数据与历史解译数据具有相同的坐标信息;根据预设规则对历史解译数据进行分类码转换,得到具有适用深度学习的编码的解译数据;对所得解译数据进行转换,得到栅格标签数据;以预设的尺寸分别裁切所述栅格标签数据和所述遥感影像数据;根据像素位数,对裁切后的遥感影像数据进行增强处理,以使裁切后的遥感影像数据可视化,得到影像样本数据;对裁切后的栅格标签数据进行伪彩色增强处理,得到标签样本数据;根据地物类别
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113762070 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202110844465.5 G06T 7/90 (2017.01)
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