[发明专利]一种地质环境遥感解译方法、装置及相关组件

权利要求书

1.一种地质环境遥感解译方法，其特征在于，包括：

利用ResNet网络对样本图像进行特征提取，得到浅层图像特征；

利用多尺度特征提取模块对所述浅层图像特征进行多尺度特征聚合，得到多尺度地质要素特征图；

利用全局特征融合模块对所述多尺度地质要素特征图进行全局特征融合，输出预测概率图，以此构建得到地质要素分类模型；

利用损失函数对所述地质要素分类模型进行训练和优化，得到优化后的地质要素分类模型；

将无标签图像输入至优化后的地质要素分类模型，并生成伪标签图像，利用所述伪标签图像对所述地质要素分类模型进行自监督学习；

利用优化后的所述地质要素分类模型对目标图像进行分类，并输出分类结果。

2.根据权利要求1所述的地质环境遥感解译方法，其特征在于，所述利用多尺度特征提取模块对所述浅层图像特征进行多尺度特征聚合，得到多尺度地质要素特征图，包括：

将所述浅层图像特征输入至1x1卷积层，得到第一卷积特征图；

将所述浅层图像特征依次输入至3个3x3卷积层，得到对应的第二卷积特征图，其中，每个3x3卷积层的空洞率不同；

将所述浅层图像特征依次输入至3x3卷积层、目标语义池化层，得到第三卷积特征图；

将所述第一卷积特征图、3个第二卷积特征图、第三卷积特征图进行特征拼接，得到多尺度地质要素特征图；

其中，所述将所述浅层图像特征依次输入至3x3卷积层、目标语义池化层，得到第三卷积特征图，包括：

将将所述浅层图像特征输入至3x3卷积层，得到过渡卷积特征图；

将所述过渡卷积特征图输入至目标语义池化层，使所述目标语义池化层对所述过渡卷积特征图执行目标语义估计步骤和目标语义映射步骤，得到第三卷积特征图；

所述目标语义估计步骤包括：

获取所述过渡卷积特征图中每一像素的类别，按下式计算当前像素与其属于同一类别的像素的相似程度，得到像素相似概率图：

其中，x_p代表像素p的向量，x_i代表像素i的向量，f_q代表query的变换，f_k代表key的变换，Z_p代表当前的像素p与剩余所有像素的特征相似度；

所述目标语义映射步骤包括：

按下式对剩余所有像素的特征相似度进行加权聚合，得到像素的目标上下文信息：

其中，c_p代表像素p的目标上下文信息，φ代表将输入特征转化为不同的特征空间。

3.根据权利要求1所述的地质环境遥感解译方法，其特征在于，所述利用全局特征融合模块(GAM)对所述多尺度地质要素特征图进行全局特征融合，输出预测概率图，以此构建得到地质要素分类模型，包括：

按下式对所述多尺度地质要素特征图进行特征融合，输出预测概率图F₃：

其中，F₁∈R^C×H×W代表所述多尺度地质要素特征图，F₂代表中间特征图，M_c代表通道注意力图，M_s代表空间注意力图。