[发明专利]一种基于深度特征的高空间分辨率遥感图像迁移学习方法有效
| 申请号： | 201710387269.3 | 申请日： | 2017-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN107239759B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 霍连志;赵理君;张伟;郑柯;唐娉 | 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： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100101 北京市朝阳区大屯*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度特征的高空间分辨率遥感图像迁移学习方法。该方法可以利用已有的遥感图像以及样本信息对新获取的遥感图像直接进行分类，从而为遥感快速监测提供支持。该方法包括以下步骤：对源域图像以及目标域图像，使用主成分变换，分别提取其前三个主成分分量；对生成的三个波段的新图像，提取每个像素为中心的图像块输入到已经训练好的多层卷积神经网络；输出卷积神经网络的最后一个全连接层，得到该像素的深度特征表示；对源域图像以及源域的训练样本，基于提取的深度特征使用支持向量机分类器训练得到一个分类器；对目标域图像，使用得到的支持向量分类器直接进行分类，完成从源域图像以及类别对应关系到目标域的迁移学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 空间 分辨率 遥感 图像 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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