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本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的水体变化检测方法和系统，方法包括：获取多波段原始水体分布影像数据，并对多波段原始水体分布影像数据进行数据预处理，得到预处理影像数据；其中，数据预处理包括大气校正、位深度转换、UTM投影转换、噪点滤波、影像重采样和影像分割；将预处理影像数据输入至训练好的深度卷积神经网络，得到水体边界特征图像；将水体边界特征图像进行数据后处理，得到水体变化检测结果；其中，数据后处理包括数据读取、投影坐标赋值、栅格镶嵌、自适应分类、基于矢量缓冲区域像素统计的面积计算、时间格式转换
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113269028 B
(45)授权公告日 2022.02.11
(21)申请号 202110370686.3 G06V 10/774 (2022.01)
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