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公开(公告)号：CN116030311A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310321902.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 自然资源部第一海洋研究所 , 北京理工大学
Inventor： 秦华伟 , 赵玉杨 , 王建步 , 马元庆 , 张明亮 , 刘爱英 , 邢红艳 , 宋秀凯 , 孙珊 , 苏博 , 姜向阳 , 张娟 , 李凡 , 谷伟丽 , 李少文 , 李志林 , 姜会超 , 李伟
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于多源遥感数据的湿地分类方法和电子设备，其中，分类方法包括：获取湿地的高光谱图像数据、多光谱图像数据和预训练的分类网络模型；将高光谱图像数据输入第一特征提取网络分别提取光谱特征和空间特征，得到高光谱特征；将多光谱图像数据输入第二特征提取网络，提取多尺度空间特征，得到多光谱特征；将高光谱特征和多光谱特征输入深度交叉注意模块进行特征融合；利用全连接层和损失函数，得到湿地分类结果。将双分支特征提取模块对深度交叉注意模块的特征提取部分进行改进，深度交叉注意模块能够更充分利用两种不同遥感数据的特点，分类性能更优，在总体准确度和Kappa系数方面均有较大的提升。
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公开(公告)号：CN117541873A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311594655.1
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感图像的地物分类方法，属于遥感图像技术领域，包括以下步骤：S1：构建遥感图像地物分类模型；S2：将真实数据集分为训练集和测试集，通过所述训练集对遥感图像地物分类模型进行训练；S3：通过训练完成的遥感图像地物分类模型对任意场景下的遥感图像进行地物分类。本发明能够更加准确地对多种场景下的遥感图片中的地物进行分类，总体准确度、平均准确度和Kappa系数高。
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公开(公告)号：CN116030311B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310321902.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 自然资源部第一海洋研究所 , 北京理工大学
Inventor： 秦华伟 , 赵玉杨 , 王建步 , 马元庆 , 张明亮 , 刘爱英 , 邢红艳 , 宋秀凯 , 孙珊 , 苏博 , 姜向阳 , 张娟 , 李凡 , 谷伟丽 , 李少文 , 李志林 , 姜会超 , 李伟
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于多源遥感数据的湿地分类方法和电子设备，其中，分类方法包括：获取湿地的高光谱图像数据、多光谱图像数据和预训练的分类网络模型；将高光谱图像数据输入第一特征提取网络分别提取光谱特征和空间特征，得到高光谱特征；将多光谱图像数据输入第二特征提取网络，提取多尺度空间特征，得到多光谱特征；将高光谱特征和多光谱特征输入深度交叉注意模块进行特征融合；利用全连接层和损失函数，得到湿地分类结果。将双分支特征提取模块对深度交叉注意模块的特征提取部分进行改进，深度交叉注意模块能够更充分利用两种不同遥感数据的特点，分类性能更优，在总体准确度和Kappa系数方面均有较大的提升。
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