[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
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
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 | ||
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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都数之联科技有限公司,未经成都数之联科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910147515.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种人脸识别方法
- 下一篇:一种基于图像识别的考勤方法及装置