(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211313851.2 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 石河子大 学 地址 832003 新疆维吾尔自治区石河子市 北四路 (72)发明人 尹小君　王娇娇　王帝盟　刘陕南　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 刘亚平 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 土地利用类型预测方法、 装置、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本发明提供一种土地利用类型预测方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 涉及遥感影像信息技 术领域， 该方法包括： 获取目标区域在第一时间 的土地利用遥感影像数据； 对土地利用遥感影像 数据进行处理， 得到目标区域对应的至少一个像 元在第一时间的土地利用数据； 将各像元在第一 时间的土地利用数据输入至目标土地利用预测 模型， 得到目标土地利用预测模 型输出的各像元 在第二时间的土地利用类型； 目标土地利用预测 模型是基于样本土地利用数据和样本标签数据 进行训练得到的， 用于对目标区域对应的各像元 在第二时间的土地利用类型进行预测。 本发明提 供的方法， 提升 了土地利用类型 预测的准确度。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115545334 A 2022.12.30 CN 115545334 A 1.一种土地利用类型 预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标区域在第一时间的土地利用遥感影 像数据； 对所述土地利用遥感影像数据进行处理， 得到所述目标区域对应的至少一个像元在所 述第一时间的土地利用数据； 将各所述像元在第 一时间的土地利用数据输入至目标土地利用预测模型， 得到所述目 标土地利用预测模型输出的各所述像元在第二时间的土地利用类型； 所述目标土地利用预 测模型是基于样本土地利用数据和样本标签数据进行训练得到的， 用于对 所述目标区域对 应的各所述像元在所述第二时间的土地利用类型进行 预测。 2.根据权利要求1所述的土地利用类型预测方法， 其特征在于， 所述目标土地利用预测 模型包括长 短期记忆LSTM递归神经网络模块和多层感知器， 所述将各所述像元在第一时间 的土地利用数据输入至目标土地利用预测模型， 得到所述目标土地利用预测模型输出的各 所述像元在第二时间的土地利用类型， 包括： 将各所述像元在第一时间的土地利用数据输入至所述LSTM递归神经网络模块， 得到所 述LSTM递归神经网络模块输出的各 所述像元分别对应的土地利用特 征数据； 将各所述像元分别对应的土地利用特征数据输入至所述多层感知器， 得到所述多层感 知器输出的各 所述像元在第二时间的土地利用类型。 3.根据权利要求1或2所述的土地利用类型预测方法， 其特征在于， 所述目标土地利用 预测模型 是基于以下步骤训练得到的： 获取土地利用数据集； 所述土地利用数据集包括所述目标区域对应的至少一个像元在 不同时间的历史土地利用数据； 将所述土地利用数据集划分为训练集和测试集； 所述训练集包括各所述像元在不同时 间对应的至少一组训练数据和标签数据； 所述测试集包括各所述像元在不同时间对应的至 少一组测试 数据和真实数据； 基于所述训练集和测试集， 对初始土地利用预测模型进行训练， 得到所述目标土地利 用预测模型。 4.根据权利要求3所述的土地利用类型预测方法， 其特征在于， 所述基于所述训练集和 测试集， 对初始土地利用预测模型进行训练， 得到所述目标土地利用预测模型， 包括： 采用所述训练集对初始土地利用预测模型进行训练， 得到第一土地利用预测模型； 采用所述测试集对所述第一土地利用预测模型进行验证； 判断是否满足训练停止条件； 所述训练停止条件包括验证精度不小于预设阈值或者迭 代次数达 到预设次数； 基于所述判断的结果， 确定所述目标土地利用预测模型。 5.根据权利要求4所述的土地利用类型预测方法， 其特征在于， 所述基于所述判断的结 果， 确定所述目标土地利用预测模型， 包括： 在未满足训练停止条件的情况下， 重复执行所述采用所述训练集对初始土地利用预测 模型进行训练的步骤； 在满足训练停止条件的情况下， 将所述第 一土地利用预测模型作为目标土地利用预测 模型。 6.根据权利要求1任一项所述的土地利用类型预测方法， 其特征在于， 所述土地利用类权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545334 A 2型包括以下至少一项： 耕地、 林地、 草 地、 水域、 建 设用地和未利用地。 7.一种土地利用类型 预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标区域在第一时间的土地利用遥感影 像数据； 处理模块， 用于对所述土地利用遥感影像数据进行处理， 得到所述目标区域对应的至 少一个像元在所述第一时间的土地利用数据； 预测模块， 用于将各所述像元在第 一时间的土地利用数据输入至目标土地利用预测模 型， 得到所述 目标土地利用预测模型输出 的各所述像元在第二时间的土地利用类型； 所述 目标土地利用预测模型是基于样本土地利用数据和样本标签数据进行训练得到的， 用于对 所述目标区域对应的各 所述像元在所述第二时间的土地利用类型进行 预测。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所 述土地利用类型 预测方法。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处 理器执行时实现如权利要求1至 6任一项所述土地利用类型 预测方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至 6任一项所述土地利用类型 预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545334 A 3