[发明专利]一种高分辨率遥感图像的场景分类方法及系统在审
申请号: | 201710340257.5 | 申请日: | 2017-05-15 |
公开(公告)号: | CN107169450A | 公开(公告)日: | 2017-09-15 |
发明(设计)人: | 赵理君;唐娉;张正;张伟;饶梦彬;唐吉文 | 申请(专利权)人: | 中国科学院遥感与数字地球研究所 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所11313 | 代理人: | 韦燕凤,张臻贤 |
地址: | 100101 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种高分辨率的遥感图像分类方法,包括对给定的遥感图像生成场景子图像集合,并建立场景分类训练集;提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第一语义特征;根据所述每幅子图像的第一语义特征建立第一场景分类模型;基于第一场景分类模型计算第一分类结果概率向量;提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第二语义特征;根据所述每幅子图像的第二语义特征建立第二场景分类模型;基于第二场景分类模型计算第二分类结果概率向量;利用分数层融合方法将第一分类结果概率向量和第二分类结果概率向量进行融合,得到第三分类结果概率向量;根据第三分类结果概率向量建立第三场景分类模型;根据第三场景分类模型判定待分类遥感图像的场景类别。本发明能够同时利用高分辨率场景图像的多级语义特征,使二者有机融合,提高了场景分类的准确性。 | ||
搜索关键词: | 一种 高分辨率 遥感 图像 场景 分类 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种高分辨率的遥感图像分类方法,其特征在于,包括:对给定的遥感图像生成场景子图像集合,并建立场景分类训练集;提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第一语义特征;根据所述每幅子图像的第一语义特征建立第一场景分类模型;基于第一场景分类模型计算第一分类结果概率向量;提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第二语义特征;根据所述每幅子图像的第二语义特征建立第二场景分类模型;基于第二场景分类模型计算第二分类结果概率向量;利用分数层融合方法将第一分类结果概率向量和第二分类结果概率向量进行融合,得到第三分类结果概率向量;根据第三分类结果概率向量建立第三场景分类模型;根据第三场景分类模型判定待分类遥感图像的场景类别。
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