[发明专利]一种渐进式遥感影像地物要素智能生产方法及系统

权利要求书

1.一种渐进式遥感影像地物要素智能生产方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别整景遥感影像；

对所述待识别整景遥感影像进行预处理，得到多张局部遥感影像；

将多张局部遥感影像分别输入到目标地物识别模型组中，得到多张局部遥感影像中每个像素点的多个边界识别概率序列；不同边界识别概率序列对应的目标地物的种类不同；一个所述边界识别概率序列包括将同一局部遥感影像分别输入到目标地物识别模型组内不同目标地物识别模型后得到的同一像素点的边界识别概率；所述目标地物识别模型组内的多个目标地物识别模型均是利用历史整景遥感影像对神经网络进行训练得到的；

根据多个所述边界识别概率序列，确定所述待识别整景遥感影像中每种目标地物的边界，得到全目标地物初始边界整景影像；

利用目标地物边界修正模型组修正所述全目标地物初始边界整景影像中每种目标地物的边界；所述目标地物边界修正模型组内的多个目标地物边界修正模型均是利用历史整景遥感影像对神经网络进行训练得到的；

在所述获取待识别整景遥感影像之前，还包括：

获取历史整景遥感影像；

对所述历史整景遥感影像中的多种目标地物分别进行标注，得到标注历史整景遥感影像；

对所述标注历史整景遥感影像进行预处理，得到多张历史局部遥感影像；

对多张所述历史局部遥感影像进行增强处理，得到扩展后的局部遥感影像集；所述增强处理包括色彩扰动、几何变形、空间变换和图像滤镜中的一种或多种；

利用扩展后的局部遥感影像集对神经网络进行迭代训练，得到多个迭代次数对应的目标地物边界模型；

确定召回率最高的前第一预设数量个目标地物边界模型为目标地物识别模型组；

确定精准率最高的前第二预设数量个目标地物边界模型为目标地物边界修正模型组；

所述根据多个所述边界识别概率序列，确定所述待识别整景遥感影像中每种目标地物的边界，得到全目标地物初始边界整景影像，具体包括：

确定任一种目标地物为当前目标地物；

确定任一像素点为当前像素点；

确定当前目标地物在当前像素点的边界识别概率序列中所有元素的平均值，为当前目标地物在所述当前像素点的边界识别概率；

更新当前像素点并返回步骤“确定当前目标地物在当前像素点的边界识别概率序列中所有元素的平均值，为当前目标地物在所述当前像素点的边界识别概率”直至历遍所有像素点，得到当前目标地物在每个像素点的边界识别概率；

将当前目标地物在每个像素点的边界识别概率作为像素值，分别得到多张局部遥感影像对应的边界局部概率影像；

拼接多张所述当前目标地物边界局部概率影像，得到当前目标地物边界整景概率影像；

设置第一概率阈值，并根据所述第一概率阈值对所述当前目标地物边界整景概率影像进行二值化处理，得到当前目标地物初始边界整景影像；

更新所述当前目标地物，并返回步骤“确定任一像素点为当前像素点”直至历遍所有目标地物的种类，得到多张目标地物初始边界整景影像；多张目标地物初始边界整景影像对应的目标地物的种类不同；

将多张目标地物初始边界整景影像进行重叠融合处理，得到全目标地物初始边界整景影像；

所述利用目标地物边界修正模型组修正所述全目标地物初始边界整景影像中每种目标地物的边界，具体包括：

确定全目标地物初始边界整景影像中的待修正区域；

将多张局部遥感影像分别输入到目标地物边界修正模型组中，得到多张局部遥感影像中每个像素点的多个边界修正概率序列；不同边界修正概率序列对应的目标地物的种类不同；一个所述边界修正概率序列包括将同一局部遥感影像分别输入到目标地物修正模型组内不同目标地物修正模型后得到的同一像素点的边界修正概率；

根据多个所述边界修正概率序列，确定所述待识别整景遥感影像中每种目标地物的修正边界，得到全目标地物修正边界整景影像；

将全目标地物初始边界整景影像中的待修正区域处的边界数据替换为全目标地物修正边界整景影像处的边界数据；

所述根据多个所述边界修正概率序列，确定所述待识别整景遥感影像中每种目标地物的修正边界，得到全目标地物修正边界整景影像，具体包括：

确定任一种目标地物为当前目标地物；

获取多张局部遥感影像中每个像素点对应的当前目标地物的边界修正概率序列；

确定当前目标地物的边界修正概率序列中所有元素的平均值，为对应局部遥感影像中单个像素点的当前目标地物边界修正概率；

将局部遥感影像中每个像素点的当前目标地物边界修正概率作为像素值，得到多张当前目标地物修正边界局部概率影像；

拼接多张所述当前目标地物修正边界局部概率影像，得到当前目标地物修正边界整景概率影像；

设置第二概率阈值，并根据所述第二概率阈值对所述当前目标地物修正边界整景概率影像进行二值化处理，得到当前目标地物初始修正边界整景影像；

更新所述当前目标地物，并返回步骤“获取多张局部遥感影像中每个像素点对应的当前目标地物的边界修正概率序列”直至历遍所有目标地物的种类，得到多张目标地物初始修正边界整景影像；多张目标地物初始修正边界整景影像对应的目标地物的种类不同；

将多张目标地物初始修正边界整景影像进行重叠融合处理，得到全目标地物修正边界整景影像。