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基于卫星遥感多光谱和全色影像融合的地物要素分类方法

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摘要

本发明涉及一种基于卫星遥感多光谱和全色影像融合的地物要素分类方法，具体包括以下步骤：S1、获取目标区域的多光谱影像和全色影像，提取多光谱影像的EMAP空间特征，与多光谱影像进行级联，得到浅层空谱特征；S2、浅层空谱特征作为深度网络的输入，全色影像作为重构输出，通过网络训练得到多分辨率隐层特征；S3、分别提取低分辨率隐层特征、中分辨率隐层特征和高分辨率隐层特征，通过卷积神经网络分别进行特征融合与分类训练，得到目标区域内的地物要素分类结果。与现有技术相比，本发明结合了影像上全局尺度上的浅层特征，和局部尺度上的深度特征，充分挖掘了MS和PAN影像之间的多分辨率隐层特征表达，具有分类精度高、结果鲁棒性高等优点。

著录项

公开/公告号CN113887344A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-04

原文格式PDF
申请/专利权人同济大学;
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申请/专利号CN202111087032.6
发明设计人柳思聪;赵慧;杜谦;童小华;谢欢;冯永玖;金雁敏;
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申请日2021-09-16
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;
代理人宣慧兰
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
入库时间 2023-06-19 13:32:21

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