[发明专利]基于光谱遥感和多特征融合的土地非法侵占检测方法

权利要求书

1.一种基于光谱遥感和多特征融合的土地非法侵占检测方法，其特征在于，通过云服务器实现，所述方法包括：

获取第一模板土地遥感影像数据，所述第一模板土地遥感影像数据包括携带训练标注数据的土地遥感影像，所述训练标注数据表征所述土地遥感影像的非法侵占特征；

对所述第一模板土地遥感影像数据进行训练数据优化，生成第二模板土地遥感影像数据，所述第二模板土地遥感影像数据的积极待学习土地遥感影像和消极待学习土地遥感影像的影像占比大于设定影像占比，所述积极待学习土地遥感影像为非法侵占特征明确的土地遥感影像，所述消极待学习土地遥感影像为非法侵占特征无法明确的土地遥感影像；

对所述第二模板土地遥感影像数据进行多维度特征提取，生成所述第二模板土地遥感影像数据中各个待学习土地遥感影像的多维度融合特征，所述多维度融合特征由影像低层特征和影像高层特征构成，所述影像低层特征包括光谱特征、轮廓特征、边缘特征、颜色特征、纹理特征和形状特征；

依据所述第二模板土地遥感影像数据中的待学习土地遥感影像和各个所述待学习土地遥感影像的多维度融合特征对土地非法侵占检测模型进行模型优化，生成收敛后的土地非法侵占检测模型；

对输入土地遥感影像序列进行多维度特征提取，生成所述输入土地遥感影像序列中各个输入土地遥感影像的多维度融合特征；

依据所述收敛后的土地非法侵占检测模型以及所述输入土地遥感影像序列中各个所述输入土地遥感影像的多维度融合特征进行土地非法侵占检测，生成所述输入土地遥感影像序列中各个输入土地遥感影像的土地非法侵占预测结果，所述土地非法侵占预测结果表征所述输入土地遥感影像的非法侵占特征；

所述依据所述第二模板土地遥感影像数据中的待学习土地遥感影像和各个所述待学习土地遥感影像的多维度融合特征对土地非法侵占检测模型进行模型优化，生成收敛后的土地非法侵占检测模型的步骤，包括：

获取所述第二模板土地遥感影像数据，所述第二模板土地遥感影像数据包括待学习土地遥感影像和所述待学习土地遥感影像的土地非法侵占标注数据，所述待学习土地遥感影像的土地非法侵占标注数据指示所述待学习土地遥感影像是对土地遥感监测区域第一土地部分进行非法侵占特征标注生成的；

依据土地遥感监测区域的土地类型对所述第二模板土地遥感影像数据中的待学习土地遥感影像进行特征增强，生成增强学习土地遥感影像，以及依据所述土地遥感监测区域的土地类型对所述土地非法侵占标注数据进行土地侵占特征转换，生成所述增强学习土地遥感影像的土地非法侵占转换数据，并将所述增强学习土地遥感影像以及所述土地非法侵占转换数据加载到第四模板土地遥感影像数据中；所述土地非法侵占转换数据指示所述增强学习土地遥感影像是对土地遥感监测区域第二土地部分进行非法侵占特征标注生成的，所述土地遥感监测区域第一土地部分和所述土地遥感监测区域第二土地部分之间符合所述土地遥感监测区域的土地类型；

依据所述第二模板土地遥感影像数据中各个所述待学习土地遥感影像的多维度融合特征和所述第四模板土地遥感影像数据对土地非法侵占检测模型进行模型权重学习，生成收敛后的土地非法侵占检测模型；

所述依据所述第二模板土地遥感影像数据中各个所述待学习土地遥感影像的多维度融合特征和所述第四模板土地遥感影像数据对土地非法侵占检测模型进行模型权重学习，生成收敛后的土地非法侵占检测模型，包括：

依据所述土地非法侵占检测模型对所述第二模板土地遥感影像数据中待学习土地遥感影像的多维度融合特征进行土地非法侵占检测，生成所述第二模板土地遥感影像数据中多个待学习土地遥感影像对应的多个第一土地非法侵占学习数据；

依据所述土地非法侵占检测模型对所述第四模板土地遥感影像数据中多个待学习土地遥感影像进行土地非法侵占检测，生成所述第四模板土地遥感影像数据中多个待学习土地遥感影像对应的多个第二土地非法侵占学习数据；

依据所述多个第一土地非法侵占学习数据与相应待学习土地遥感影像对应的土地非法侵占标注数据之间的特征距离，以及所述多个第二土地非法侵占学习数据与相应待学习土地遥感影像对应的土地非法侵占转换数据之间的特征距离，生成所述土地非法侵占检测模型的训练误差值；

依据所述训练误差值更新所述土地非法侵占检测模型的模型权重信息，以对土地非法侵占检测模型进行模型权重学习，生成收敛后的土地非法侵占检测模型。