【技术实现步骤摘要】
一种资源区域确定方法、装置、设备和存储介质
本专利技术涉及数据统计
，特别是涉及一种资源区域确定方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着图像识别技术的成熟，该技术的应用领域也在不断扩大。例如目前可以利用图像识别技术确定地球上不同的资源的区域。现有的方案往往通过特定颜色，通过划分边界计算特定颜色的面积的方式来实现。例如现有的技术方案一般为：1.获取特定区域的卫星图像；2.切割成相同面积的图像；3.识别特定颜色并画出区域；4.计算该区域的面积大小；5.汇总获得所有区域面积大小；现有方案受限于主要以图像颜色边界来区分各类资源，具有识别率低等问题，虽然可以通过放大图像的方式，可以不断提高边界精度，但是仍然会存在计算量大，同一资源在不同地区不同时期存在图像颜色变化，无法动态确定的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种资源区域确定方法、装置、设备和存储介质，以实现快速、准确地识别各类资源的边界，并且可以结合各类资源在历史不同时期的图像，动态确...
【技术保护点】
1.一种资源区域确定方法，其特征在于，包括：/n获得第一卫星图像和目标资源的资源类型；/n根据所述资源类型，去除所述第一卫星图像中其它资源类型的区域，获得剩余区域的高精度卫星图像；/n将所述高精度卫星图像拆分成多个相邻区域块；/n将所述多个相邻区域块中、色彩一致且特征一致的区域块组合为第二卫星图像，其中，所述特征包括纹理或图案；/n将所述第二卫星图像拆分成多个小块，并分别输入至预先训练好的神经网络模型，从而分别得到所述多个小块的特征值；/n将预先存储的、所述目标资源在历史时期的卫星图像分别输入至所述神经网络模型，从而分别获得所述目标资源在历史不同时期的多个卫星图像的特征值；...
【技术特征摘要】
1.一种资源区域确定方法，其特征在于，包括：
获得第一卫星图像和目标资源的资源类型；
根据所述资源类型，去除所述第一卫星图像中其它资源类型的区域，获得剩余区域的高精度卫星图像；
将所述高精度卫星图像拆分成多个相邻区域块；
将所述多个相邻区域块中、色彩一致且特征一致的区域块组合为第二卫星图像，其中，所述特征包括纹理或图案；
将所述第二卫星图像拆分成多个小块，并分别输入至预先训练好的神经网络模型，从而分别得到所述多个小块的特征值；
将预先存储的、所述目标资源在历史时期的卫星图像分别输入至所述神经网络模型，从而分别获得所述目标资源在历史不同时期的多个卫星图像的特征值；
将各所述多个小块的特征值逐一与所述目标资源在历史不同时期的多个卫星图像的特征值进行对比，从而分别得到各所述多个小块的当前比对结果，其中，所述当前比对结果为：所述目标资源或者非所述目标资源。
2.根据权利要求1所述的资源区域确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
将确定为所述目标资源的各小块的图像尺寸与所述各小块的比例尺相乘，得到各小块的实际尺寸；
根据各小块的形状和实际尺寸，采用相应的面积计算公式计算得到所述各小块的实际物理面积；
将所述各小块的实际物理面积相加，得到所述第一卫星图像中的所述目标资源的实际物理面积。
3.根据权利要求1所述的资源区域确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得各所述多个小块的历史时期的比对结果，所述历史时期的比对结果为：根据历史时期获得的卫星图像进行权利要求1所述方法后得到的比对结果；
分别根据各所述多个小块的历史时期的比对结果和当前比对结果，分别确定各所述多个小块的资源变化情况。
4.根据权利要求1所述的资源区域确定方法，其特征在于，所述将各所述多个小块的特征值逐一与所述目标资源在历史不同时期的多个卫星图像的特征值进行对比，从而分别得到各所述多个小块的当前比对结果，包括：
将各所述多个小块的特征值逐一与所述目标资源在历史不同时期的多个卫星图像的特征值进行加权得到特征匹配值；
根据各所述多个小块的特征匹配值，分别得到各所述多个小块的当前比对结果。
5.根据权利要求1所述的资源区域确定方法，其特征在于，所述神经网络模型的表达公式如公式1所示：
公式1：其中，S(i,j)为输出的特征值，i为输入的图像的长，j为输入的图像的宽，I为输入的长为i、宽为j的图像，m为输入核函数的长，n为输入核函数的宽，K为二核函数，m为所述二核函数的长，n为所述二核函数的宽。
6.根据权利要求1所述的资源区域确定方法，其特征在于，所述根据所述资源类型，去除所述第一卫星图像中其它资源类型的区域，获得剩余区域的高精度卫星图像，包括：
根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨亚林，赵雨蒙，
申请(专利权)人：北京国腾联信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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