基于面向对象和深度学习的疑似污染场地空间识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202010529552.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111666909A | 公开（公告）日 | 2020-09-15 |
| 申请公布号 | CN111666909A | 申请公布日 | 2020-09-15 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨海坤;万庆;朱云翔;郭广慧;陈晓辉;展明旭;王彩云 | 申请（专利权）人 | 中科山水（北京）科技信息有限公司 |
| 代理机构 | 北京天江律师事务所 | 代理人 | 中科山水（北京）科技信息有限公司;厦门青霭信息科技有限公司 |
| 地址 | 100070北京市丰台区南四环西路186号四区5号楼7层13室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于面向对象和深度学习的疑似污染场地空间识别方法，包括以下步骤：步骤I、遥感影像的选取；步骤II、训练集的建立；步骤III、面向对象分割技术；步骤VI、基于深度学习技术的疑似污染场地识别；步骤V、疑似污染场地动态数据库的建立。本发明通过借助基于面向对象分割技术和深度学习技术获取我国建设用地中疑似污染场地的空间信息，识别疑似污染场地的空间位置，以及污染场地面积、污染物类别等重要属性信息，起到对网上或政府掌握的污染地块的数据进行查漏补缺的作用，更有利于政府对污染场地的管理。 |
