[发明专利]一种基于图卷积神经网络的遥感影像地物识别方法在审
| 申请号： | 202011294356.2 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112347970A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 王倪传;何爽;卢霞 | 申请（专利权）人： | 江苏海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京和联顺知识产权代理有限公司 11621 | 代理人： | 刘述丽 |
| 地址： | 222000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的遥感影像地物识别方法，对一景遥感影像进行分块处理，制作训练集和测试集；基于简单线性迭代聚类算法进行超像素分割；基于投票机制的结合策略进行超像素标签制定；基于深度卷积神经网络进行自动特征提取，制作图卷积神经网络的输入参数集；基于自适应注意力机制训练图卷积神经网络模型。本发明通过首先利用超像素分割和绝大多数投票机制来构造遥感影像地物类别特征描述集，获得关于遥感影像地物类别近似刻画，同时大规模约减了同一幅影像图谱构建的数据量，有利于处理大数据样本下的遥感影像地物分类问题；最后通过融合型特征图谱集训练图卷积神经网络，从而达到精确区分地物类型的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 遥感 影像 地物 识别 方法 | ||
【主权项】：
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