[发明专利]一种种植作物结构遥感影像分类方法及装置有效
| 申请号： | 201910893956.1 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110647932B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 李卫东;孟凡谦;段金龙;刘钦灏;赵晨曦;刘甲;董前林;张定文;崔永成;侯嘉润;庞留记;许向安 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 吴敏;史萌杨 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种种植作物结构遥感影像分类方法及装置，该方法及装置在采用初级深度学习模型进行预测后，根据预测结果分别将边界像元和内部像元提取出来，再分别针对边界像元和内部像元进行训练，以对应得到各个边界像元和各个内部像元的光谱特征在各个分类下的预测权重，将光谱特征相同的边界像元在任一分类下的预测权重与内部像元在相同分类下的预测权重相加，将预测权重和最高的类别作为该光谱特征的预测结果，根据该预测结果再次构建深度学习预测分类模型对待分类的种植作物结构遥感影像进行预测分类。该方法及装置倾斜权重分配，牺牲部分内部像元权重，减少了边界像元误差，提高了总体种植作物结构分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 种植 作物 结构 遥感 影像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种种植作物结构遥感影像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取种植作物结构遥感影像，将种植作物结构遥感影像分割成各个像元，并制作种植作物结构遥感影像中各个像元的种植种类分类标签；/n构造初级深度学习模型，将种植作物结构遥感影像的各个像元和各个像元对应的种植种类分类标签作为第一样本输入至初级深度学习模型进行训练，提取边界像元和内部像元；其中，边界像元为初级深度学习模型输出结果与对应的种植种类分类标签不一致的像元，内部像元为初级深度学习模型输出结果与种植种类分类标签一致的像元；/n构造第一次级深度学习模型，将边界像元及其对应的种植种类分类标签作为第二样本输入至第一次级深度学习模型中进行训练，获取各个边界像元的光谱特征在各个分类下的预测权重；/n构造第二次级深度学习模型，将内部像元及其对应的种植种类分类标签作为第三样本输入至第二次级深度学习模型中进行训练，获取各个内部像元的光谱特征在各个分类下的预测权重；/n将光谱特征相同的边界像元在任一分类下的预测权重与内部像元在相同分类下的预测权重相加，得到各个光谱特征在任一分类下的预测权重和，进而得到各个光谱特征在各个分类下的预测权重和，将预测权重和最高的类别作为该光谱特征的预测结果；/n构造深度学习预测分类模型，将各个光谱特征的预测结果作为各个光谱特征的分类标签，将各个光谱特征及其分类标签作为第四样本输入至深度学习预测分类模型进行训练，得到种植作物结构分类模型；将待分类的种植作物结构遥感影像输入至种植作物结构分类模型中，得到待分类的种植作物结构遥感影像的分类结果。/n
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