[发明专利]一种遥感数据分类的方法、装置及设备

权利要求书

1.一种遥感数据分类的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取同一区域内多个月份的遥感数据，将每个所述遥感数据分别映射成第一特征向量；

将各个所述第一特征向量进行拼接，生成第二特征向量；

将所述第二特征向量与第一标记向量进行拼接，获取第一拼接向量；

将所述第一拼接向量输入到神经网络模型中，以使当所述神经网络模型在识别到所述第一标记向量后，将所述第一拼接向量进行特征提取，获取第二拼接向量；

将所述第二拼接向量进行分类处理，获取所述区域对应的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各个所述第一特征向量进行拼接，生成第二特征向量，包括：

将各个所述第一特征向量按月份顺序进行拼接，生成第二特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将每个所述遥感数据分别映射成第一特征向量之后，所述方法还包括：

将所述第一特征向量进行归一化处理，生成归一化后的第一特征向量；

所述将各个所述第一特征向量进行拼接，生成第二特征向量，包括：

将各个所述归一化后的第一特征向量进行拼接，生成第二特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各个所述归一化后的第一特征向量进行拼接，生成第二特征向量，包括：

将各个所述归一化后的第一特征向量按月份顺序进行拼接，生成第二特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型为预设层数为L层的神经网络模型；

所述第二拼接向量包括所述第一标记向量以及第三特征向量，所述第三特征向量是第二特征向量在所述神经网络模型中进行特征提取后的特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二拼接向量进行分类处理，获取所述区域对应的分类结果，包括：

提取所述第二拼接向量中第一标记向量，获取第一特征；

将所述第三特征向量进行平均值计算，获取第二特征；

将所述第三特征向量进行最大值计算，获取第三特征；

将所述第一特征、所述第二特征以及所述第三特征进行顺序拼接获取第四特征；

对所述第三特征向量使用线性分类器进行分类，获取所述区域对应的分类结果。

7.一种遥感数据分类的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一特征向量获取模块，用于获取同一区域内多个月份的遥感数据，将每个所述遥感数据分别映射成第一特征向量；

第二特征向量获取模块，用于将各个所述第一特征向量进行拼接，生成第二特征向量；

第一拼接向量获取模块，用于将所述第二特征向量与第一标记向量进行拼接，获取第一拼接向量；

第二拼接向量获取模块，用于将所述第一拼接向量输入到神经网络模型中，以使当所述神经网络模型在识别到所述第一标记向量后，将所述第一拼接向量进行特征提取，获取第二拼接向量；

分类结果获取模块，用于将所述第二拼接向量进行分类处理，获取所述区域对应的分类结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二特征向量获取模块，具体用于：

将各个所述第一特征向量按月份顺序进行拼接，生成第二特征向量。

9.一种遥感数据分类的设备，其特征在于，所述设备包括：存储器和处理器；

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-6中任一项所述的遥感数据分类的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1-6任一项所述的遥感数据分类的方法。