[发明专利]一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像水体识别方法有效

专利信息
申请号: 201910147515.7 申请日: 2019-02-27
公开(公告)号: CN110032928B 公开(公告)日: 2021-09-24
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 成都数之联科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/90
代理公司: 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 代理人: 黎照西
地址: 610000 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 适用于 颜色 敏感 卫星 遥感 影像 水体 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像的水体识别方法,其特征在于,包括步骤:

S100,数据采集和存储,下载卫星遥感多光谱影像数据;标注影像数据中水体和非水体部分,存储于云端服务器;

S200,对获取的数据进行光谱特征融合处理,融合多通道的影像光谱信息;所述影像光谱信息包括RGB三通道光谱、NIR通道光谱和SWIR通道光谱;

S300,构建水体识别网络模型,并对网络模型进行优化训练;包括步骤:

S301,将不同尺度的光谱影像提炼到相同大小并串联起来,输入下一层神经网络;包括步骤:通过初始卷积将光谱影像中高分辨率或大尺寸影像的RGB通道光谱影像和NIR通道光谱影像的大小缩小到和SWIR波段光谱影像相同;通过神经网络融合操作,将相同大小的RGB光谱影像、NIR光谱影像及SWIR光谱影像串联起来,得到特征图;将串联后的特征图输入到卷积层,适配融合特征通道数到下一层神经网络的输入通道;

S302,由sigmoid函数层预测出每个像素是水和非水的概率,从而识别出影像中的水体;

S400,将待检测的光谱影像数据输入水体识别网络模型,预测出每个像素是水和非水的概率,从而识别出影像中的水体。

2.根据权利要求1所述的一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像的水体识别方法,其特征在于,基于Xception和DeepLab v3+的ASPP Block语义分割网络构建所述水体识别网络模型,包括ASPP模块、Xception模块和升采样模块,融合后的特征图依次输入到Xception模块和ASPP模块,再经过升采样模块输出至sigmoid函数层。

3.根据权利要求2所述的一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像的水体识别方法,其特征在于,使用Lovasz-Softmax损失函数优化网络模型,利用反向传播,在每一个小批量训练时更新卷积核权值。

4.根据权利要求3所述的一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像的水体识别方法,其特征在于,优化网络模型过程中,更新卷积核权值时像素误差向量mi(c)为:

其中,fi(c)是属于类别c的概率,fi(c)∈[0,1];

所述Lovasz-Softmax损失函数的公式为:

其中,是对集合运算的Lovasz扩展。

5.根据权利要求4所述的一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像的水体识别方法,其特征在于,在网络模型优化后,调整网络模型中的超参数,包括步骤:

网络模型训练完成后,分别输入RGB、NIR和SWIR光谱影像,输出预测的单通道特征图;

对该特征图进行填色处理,将水体部分和背景部分标记为相对应的反差色。

6.根据权利要求5所述的一种适用于颜色敏感的卫星遥感影像的水体识别方法,其特征在于,将所述水体部分标记为白色,将所述背景部分标记为黑色。

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