[发明专利]基于阈值自适应和卷积神经网络的多光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201710572115.1 | 申请日： | 2017-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN107392130B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;屈嵘;孙莹莹;唐旭;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;尚荣华;张向荣;张丹;马晶晶 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于阈值自适应和卷积神经网络的多光谱图像分类方法，输入待分类卫星的多光谱不同时相、不同波段的图像，将所有城市的同一波段图像有标记的部分的所有像元归一化；挑选出的9个波段堆叠成一幅图像作为训练数据集；构造基于卷积神经网络的分类模型，使用训练数据集对分类模型训练，得到一个基于OSM的概率模型，使用该模型与置信度策略对softmax输出结果进行调整，得到最终的分类模型，最后将测试结果上传至IEEE网站得到分类准确率。本发明提供的多光谱图像分类方法，充分利用了多光谱图像波段多、数据量大、信息冗余多的特性，解决了难以对复杂类型的地物进行分类的问题，不仅能够提高分类准确率、减少错分率，还可以提高分类速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阈值 自适应 卷积 神经网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于阈值自适应和卷积神经网络的多光谱图像分类方法，其特征在于，输入待分类的landsat_8卫星的多光谱不同时相、不同波段的图像，将所有城市的同一波段图像有标记的部分的所有像元归一化；分析归一化后的图像，将每个城市挑选出的9个波段堆叠成一幅图像，作为训练数据集；构造基于卷积神经网络的分类模型，使用训练数据集对分类模型训练，得到训练好的模型；分析OSM数据中的Raster和Vector地图数据得到一个基于OSM的概率模型，使用该模型与置信度策略对softmax输出结果进行调整，得到最终的分类模型，最后将测试结果上传至IEEE网站得到分类准确率。
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