[发明专利]一种高光谱遥感图像的语义标注方法

摘要

一种高光谱遥感图像的语义标注方法，其步骤如下：一：通过高光谱遥感图像的光谱信息和标注真值得到高光谱遥感图像的训练数据和测试数据；二：根据高光谱遥感图像的波段数构造卷积神经网络；三：通过训练数据对卷积神经网络进行训练得到卷积神经网络模型；四：通过卷积神经网络模型对测试数据进行分类得到语义标注结果；五：根据语义标注结果构造条件随机场模型的一元势能函数；六：在邻域中用基于改进马氏距离的边缘约束模型构造条件随机场模型的二元势能函数；七：对条件随机场模型进行一元势能函数和二元势能函数的权重调节；八：对条件随机场模型进行求解得到语义标注结果；通过以上步骤，实现了对高光谱遥感图像进行语义标注的方法。

主权项

一种高光谱遥感图像的语义标注方法，其特征在于：该语义标注方法的实施步骤如下：步骤一：通过所述高光谱遥感图像的光谱信息和标注真值得到所述高光谱遥感图像的训练数据和测试数据；步骤二：通过所述高光谱遥感图像的波段数构造卷积神经网络；步骤三：通过所述训练数据对所述卷积神经网络进行训练得到卷积神经网络模型；步骤四：通过所述卷积神经网络模型对测试数据进行分类得到语义标注结果；步骤五：根据所述语义标注结果构造条件随机场模型的一元势能函数；步骤六：在邻域中用基于改进马氏距离的边缘约束模型构造所述条件随机场模型的二元势能函数；步骤七：对所述条件随机场模型进行一元势能函数和二元势能函数的权重调节；步骤八：对所述条件随机场模型进行求解得到调节后的语义标注结果；通过以上步骤，实现了一种利用卷积神经网络和条件随机场模型来对高光谱遥感图像进行语义标注的方法。