[发明专利]一种基于质量分级和时空约束的全覆盖遥感影像筛选方法在审
| 申请号： | 202210233371.9 | 申请日： | 2022-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN114842184A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 潘俊;陈良宇;王密 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V10/22 | 分类号： | G06V10/22;G06V10/25;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/136 |
| 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： | 本发明提出了一种基于质量分级和时空约束的全覆盖遥感影像筛选方法。首先基于深度学习的质量分级模型，以块为单位按确定的质量等级对影像进行质量分级；然后对质量分级后的影像中具有相同质量等级的相邻影像块进行合并组成区域影像块集；通过考虑感兴趣时刻的搜索算法确定满足目标区域全覆盖的最短时间跨度，并基于确定的最短时间跨度进行约束，在区域影像块集中选取成像时间在最短时间跨度内的区域影像块构建候选数据集；最后在建立的空间连续性约束下，优选候选数据集中质量更好、面积更大的数据，得到最终筛选结果。本发明适用于全覆盖遥感影像生成，提高了遥感影像的利用率，缩短了筛选结果的成像时间跨度，保证了结果中地物的辐射连续性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 质量 分级 时空 约束 覆盖 遥感 影像 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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