[发明专利]一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法有效
| 申请号： | 201910624094.2 | 申请日： | 2019-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110490061B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 张齐;肖窈 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法。该方法主要由遥感影像特征在地理空间域的不确定性建模和特征空间域的不确定性建模两部分组成，然后将地理空间不确定性与特征空间不确定性进行加权组合，得到一个综合的特征不确定性指数FUI(Feature Uncertainty Index)来更准确、全面地度量遥感影像的特征不确定性。本发明考虑到影像特征不确定性在不同视角下的不同表现特点，可以提供整个影像逐像素的特征不确定性量化结果，并且可以最小化人工干预。其准确性和自适应程度高，计算效率快，可操作性强，易于实现且整个模型可扩展性强。不确定性量化结果对分类误差具有很高的指示能力，因此，本发明具有很高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 遥感 影像 特征 不确定性 建模 度量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种遥感影像特征的不确定性建模与度量方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，对原始遥感影像进行特征提取，设提取的特征维度为n；/n步骤2，从地理空间域的角度建模并量化所提取的影像特征的不确定性，其具体实现包括以下子步骤：/n步骤2.1，根据影像中像素在地理空间上与周围邻域像素之间的异质性大小，计算影像每一维特征所包含的不确定性；/n步骤2.2，根据影像中像素所在邻域的整体空间异质性大小，计算影像中每个像素在每一维特征中信息熵；/n步骤2.3，以步骤2.2中计算得到的信息熵为权重，对步骤2.1中计算的各特征的不确定性进行加权求和，并对加权求和的结果进行归一化，得到影像特征在地理空间的不确定性描述指标——地理空间不确定性GSU；/n步骤3，从特征空间域的角度建模并量化所提取的影像特征的不确定性，其具体实现包括以下子步骤：/n步骤3.1，在特征空间中，为每个特征点寻找距离其最近的若干个点，并根据这些最邻近点到目标特征点之间的距离，计算目标特征点的局部点密度；/n步骤3.2，将特征空间中所有点的局部点密度进行归一化处理，得到影像特征在特征空间的不确定性描述指标——特征空间不确定性FSU；/n步骤4，通过引入一个权重调整系数λ，将地理空间不确定性GSU与特征空间不确定性FSU进行加权组合，得到一个综合的特征不确定性指数FUI，来更准确、全面地度量遥感影像的特征不确定性。/n
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