[发明专利]一种面向高光谱影像中地物的半监督自动标记方法与装置在审
| 申请号： | 201910297181.1 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110008924A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 刘昕;孙玉强;任广波;胡亚斌;孙洪展 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种面向高光谱影像中互花米草的半监督自动标记方法。本发明的面向高光谱影像中互花米草的半监督自动标记方法，在对18个波段108维数据进行降维的基础上，采用基于局部密度的快速聚类算法进行无监督聚类，进而与已标记互花米草数据集进行匹配，从而实现该类数据全部自动标记，实现对互花米草的自动标记。本发明实施例还提供一种面向高光谱影像中互花米草的半监督自动标记装置。本发明实施例提供的技术方案能够准确有效地实现对互花米草的识别与标记。 | ||
| 搜索关键词： | 互花米草 自动标记 半监督 高光谱 影像 快速聚类算法 自动标记装置 有效地实现 数据集 无监督 波段 地物 降维 聚类 匹配 | ||
【主权项】：
1.一种面向高光谱影像中地物的半监督自动标记方法，包括以下步骤：A、在CHRIS卫星采集的黄河口高光谱影像数据中，每种地物的特征反映在18个波段108维数据中，采用t‑SNE降维算法将108维数据降为2维，用2维数据融合了108维数据所反映的地物特征。B、采用无监督聚类算法‑‑基于局部密度的快速聚类算法，对降维后的2维数据进行自动聚类，将具有相同特征的数据聚为一类，包含多种地物的黄河口数据聚为多类。C、将每一类数据与已标记数据进行匹配。若每个地物的已标记数据不属于同一类，则重新设置聚类参数，继续聚类直到每一地物的已标记数据在聚类结果的同一类中。D、将包含每一类已标记地物的数据，通过MATLAB矩阵转换运算找到该类数据对应黄河口图像像素坐标，对每一类地物进行全部自动标记。
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