基于深度学习的多特征融合高光谱遥感地物分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010283627.8

申请日：

2020-04-13

公开(公告)号：

CN111738052B

公开(公告)日：

2024-03-12

发明(设计)人：

韩彦岭刘业锟周汝雁杨树瑚王静张云洪中华

申请人：

上海海洋大学

申请人地址：

200090 上海市杨浦区军工路318号

IPC主分类号：

G06V20/13

IPC分类号：

G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/047 G06N3/0464 G06N3/09

代理机构：

南京天华专利代理有限责任公司 32218

代理人：

夏平

法律状态：

授权

国省代码：

上海市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-12	授权	授权

共 50 条

[1] 基于深度学习的多特征融合高光谱遥感地物分类方法 [P].

韩彦岭 ;

刘业琨 ;

周汝雁 ;

杨树瑚 ;

王静 ;

张云 ;

洪中华 .

中国专利 :CN111738052A ,2020-10-02

[2] 基于深度学习多特征融合的高光谱图像分类方法 [P].

杨攀 ;

同磊 ;

禹晶 ;

肖创柏 .

中国专利 :CN110298396B ,2019-10-01

[3] 基于深度学习的多源遥感图像地物分类方法及系统 [P].

高浩天 ;

潘善亮 .

中国专利 :CN120411630A ,2025-08-01

[4] 基于残差网络和特征融合模块的高光谱遥感地物分类方法 [P].

韩彦岭 ;

崔鹏霞 ;

王静 ;

张云 ;

洪中华 ;

曹守启 ;

周汝雁 .

中国专利 :CN111652039A ,2020-09-11

[5] 基于深度特征交叉融合的高光谱图像分类方法 [P].

焦李成 ;

李玲玲 ;

王科 ;

樊龙飞 ;

刘旭 ;

冯志玺 ;

朱浩 ;

唐旭 ;

郭雨薇 ;

陈璞花 .

中国专利 :CN111191736A ,2020-05-22

[6] 一种基于深度学习的遥感地物分类方法 [P].

王奔 ;

赵启航 ;

周斌 .

中国专利 :CN115908922B ,2025-09-12

[7] 基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法、系统、装置 [P].

宋永超 ;

张峻豪 ;

王璇 ;

刘兆伟 ;

徐扬 ;

秦华伟 ;

权威 ;

吕翠翠 ;

徐金东 ;

阎维青 .

中国专利 :CN120451782A ,2025-08-08

[8] 一种基于超限学习机的高光谱遥感图像地物分类方法 [P].

邓宸伟 ;

周士超 ;

王文正 ;

代嘉慧 ;

唐林波 .

中国专利 :CN106897737A ,2017-06-27

[9] 基于深度半监督迁移学习的多光谱遥感图像地物分类方法 [P].

焦李成 ;

屈嵘 ;

程林 ;

唐旭 ;

张丹 ;

陈璞花 ;

马文萍 ;

侯彪 ;

杨淑媛 ;

尚荣华 .

中国专利 :CN107451616A ,2017-12-08

[10] 一种基于深度学习的高光谱图像分类方法 [P].

胡少兴 ;

袁林 .

中国专利 :CN106845418A ,2017-06-13

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