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[发明专利]基于内省学习的遥感图像分类方法-CN201910636982.6在审
发明人：李学龙;王琦;苏靖然 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于内省学习的遥感图像分类方法，用于解决现有遥感图像分类方法实用性差的技术问题。技术方案是针对遥感图像数据集较小、类别易混淆等特点进行设计，通过生成不同类别的负样本来提高模型的分类效果和抗干扰性。本发明利用自省的方式，不断生成训练使用的负样本，提高了网络模型的分类精度和抗干扰能力，解决了遥感图像复杂多样但是数据集较小的问题，有效提升了网络模型的可用性，实用性好。
遥感图像分类网络模型遥感图像数据抗干扰能力可用性分类效果遥感图像负样本数据集混淆分类学习

[发明专利]一种基于陡度的遥感图像质量评价方法-CN201510288896.2在审
发明人：田岩;张慧敏;张璞;许毅平 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2015-05-29 - 公布日： 2015-08-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于陡度的遥感图像质量评价方法，属于遥感图像质量评价技术领域。本发明包括以下步骤：(1)对输入的遥感图像提取质量因子陡度；(2)对图像进行最小距离分类，计算图像的类间距和类别比例；(3)构建分类精度字典得到基于陡度的遥感图像质量评价模型系数；(4)根据基于陡度的遥感图像质量评价模型，计算图像的质量评价指标kappa系数。本发明采用kappa系数评价分类精度，对于提取的各种图像质量因子，分别分析其与kappa系数的相关性，找出与kappa系数高度相关的图像质量因子，进一步深入研究二者的关系，进而建立其评价模型，具有全新的理论意义和重要的实际应用价值
一种基于陡度遥感图像质量评价方法

[发明专利]基于真实似然特征的多分辨率遥感图像复合分类方法-CN201010560345.4无效
发明人：王琼华;马洪兵;孙卫东 -专利权人：清华大学
申请日： 2010-11-24 - 公布日： 2011-06-15 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明为一种基于真实似然特征的多分辨率遥感图像复合分类方法，包括以下步骤，首先，进行局部训练区域内的配准，其次，进行真实似然分布提取，然后，进行真实似然特征提取，最后，进行遥感图像复合监督分类；本方法综合利用多分辨率遥感图像，构建高低分辨率遥感图像像元间多对一空间关系，获得低分辨率图像像元内的地物分布状况，分析空间分辨率退化对地表状况刻画所产生的影响，从而解决高精度的广域低分辨率遥感图像的分类问题。
基于真实特征分辨率遥感图像复合分类方法

[发明专利]建筑垃圾的图像识别方法及装置-CN202110896935.2在审
发明人：陈品祥;侯庆明;李兵;吕扬;秦李斌;王源;闫宁 -专利权人：北京市测绘设计研究院
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种建筑垃圾的图像识别方法及装置、存储介质、终端，涉及图像识别技术领域，主要目的在于改善现有图像识别方法无法准确识别建筑垃圾的技术问题。包括：获取待识别建筑垃圾区域的遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行多尺度分割处理，得到标识不同分割结果的遥感影像数据；利用已完成训练的决策分类模型对标识不同分割结果的遥感影像数据进行分类处理；将分类处理后所述遥感影像数据的分类特征信息确定为所述建筑垃圾区域的识别结果主要用于建筑垃圾的分类识别。
建筑垃圾图像识别方法装置

[发明专利]基于迁移网络学习的遥感图像目标识别系统及方法-CN201010132673.4有效
发明人：缑水平;焦李成;王宇琴;吴建设;田小林;王爽;马文萍;慕彩红;杨辉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2010-03-25 - 公布日： 2010-08-04 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移网络学习的遥感图像目标识别系统及方法，主要解决现有方法对当有标签的遥感图像数据很少时识别正确率较低和图像标签的获取困难且花费昂贵的问题。整个系统包括：图像特征提取模块，迁移网络分类器学习系统生成模块和迁移网络分类器学习系统学习模块。其中，图像特征提取模块，对图像完成特征提取；迁移网络分类器学习系统生成模块，对输入的样本数据采用引入迁移学习的网络集成学习算法进行训练，得到迁移网络分类器学习系统；迁移网络分类器学习系统学习模块，对新的样本图像特征完成分类识别本发明具有能够利用已有其他资源提高对遥感图像目标的识别正确率，无需重新搜集数据的优点，可用于遥感图像的目标识别。
基于迁移网络学习遥感图像目标识别系统方法

[发明专利]目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质-CN202310999943.9有效
发明人：李显巨;孔攀;陈伟涛;唐厂;冯如意;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息，并将提取的边缘信息进行融合得到增强边缘特征；将增强边缘特征和融合特征进行融合，得到边缘融合特征；将边缘融合特征进行通道特征加强，得到加强边缘融合特征；将加强边缘融合特征和对应的标签特征进行融合，得到遥感图像综合特征；将遥感图像综合特征特征输入分类器进行训练，得到目标场景分类模型。本发明的技术方案提高了目标场景分类模型对矿山目标场景的分类精度。
目标场景分类模型训练方法设备存储介质

[发明专利]一种基于全局优化决策的遥感图像建筑物检测分类方法-CN201510468282.2有效
发明人：罗晓燕;白椿山;马媛媛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-08-03 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本遥感图像建筑物检测分类方法首先获取源于机载雷达激光的DSM图数据和可见光图数据，把DSM图尺寸变换并二值化，滤除图像边缘的干扰，融合DSM图和可见光图，再分离融合图像的白色大小区域，对大区域利用组合特征进行分类，对小区域利用全局优化决策出建筑物分类的特征，按各特征设定的阈值对建筑物区域进行分类，计算熵最小的分支，再计算该分支中纯度最高的建筑物区域，结合这些数据得到各特征权重，权重最大的特征就是这一级分类特征，依次判决特征先后顺序，实现遥感图像建筑物检测分类过程。本发明可用于遥感图像建筑物的检测分类，对于准确地检测分类遥感图像建筑物有着重要意义，具有广阔的市场前景和应用价值。
一种基于全局优化决策遥感图像建筑物检测分类方法

[发明专利]一种遥感卫星图像的云判方法及系统-CN201510705957.0在审
发明人：刘莉;董学志;姜河;汪红强;袁广辉;丁火平;曾莎莎;周志翔 -专利权人：航天恒星科技有限公司
申请日： 2015-10-27 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种遥感卫星图像的云判方法及系统，所述方法包括：接收遥感卫星图像数据；对所述遥感卫星图像数据进行解格式处理；按照预设的数据切分规则，将解格式处理之后的遥感卫星图像数据进行分块，得到多个子图像数据；结合可见光图像的纹理特征，采用支持向量机的分类器对每块所述子图像数据分别进行云检测，以识别出所述遥感卫星图像数据中的云掩膜。区别于现有技术中对遥感卫星图像中多光谱的图像进行云掩膜识别，本发明对遥感卫星图像结合可见光图像的纹理特征采用支持向量机的分类器进行云掩膜识别，通过通用化、工程化的设计，能够有效保证方案的准确性，有效的将云掩膜与其他目标物质如雪沙等进行区别分类
一种遥感卫星图像方法系统

[发明专利]基于土壤遥感数据的土地信息分类管理方法-CN202211273814.3有效
发明人：张银君;白皓 -专利权人：菏泽市土地储备中心
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于土壤遥感数据的土地信息分类管理方法，该方法获取土地遥感图像的灰度图像，根据灰度值获取每个像素点的LBP值，得到边缘图像；获取边缘图像中的区域，根据区域中每个像素点的LBP值，将区域划分为道路区域、耕地区域、生活用地区域、水体区域和草地区域，并设置标签，利用设置标签的土地遥感图像训练卷积神经网络，以对土地遥感图像进行区域分割，完成土地信息分类。本发明通过对土地遥感图像进行区域划分来设置标签，使得由卷积神经网络得到土地信息分类更加准确。
基于土壤遥感数据土地信息分类管理方法

[发明专利]一种基于全卷积神经网络的大尺度遥感图像楼房分类方法-CN201811006869.1有效
发明人：闫敬文;袁振国;陈宏达;彭鸿 -专利权人：汕头大学
申请日： 2018-08-29 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全卷积神经网络的大尺度遥感图像楼房分类方法。首先，通过在计算网络模型的每层池化层前，融合上一层池化前的特征改善池化造成的图像信息丢失问题；其次，考虑大尺度遥感图像楼房分类的不平衡问题，改进常规的交叉熵损失函数，提出基于FocalLoss损失函数的加权损失函数本发明公开的一种基于全卷积神经网络的大尺度遥感图像楼房分类方法能够高效准确的生成与原始图像具有同样尺寸大小的二值分类映射图，在大尺度遥感图像楼房分类领域具有重要的实际应用意义，可以为城镇规划、演变提供可靠的技术支持
一种基于卷积神经网络尺度遥感图像楼房分类方法

[发明专利]一种基于正则化集合度量学习的遥感图像分类方法及系统-CN201510437561.2有效
发明人：彭江涛;李落清;王联豪 -专利权人：湖北大学
申请日： 2015-07-23 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于正则化集合度量学习的遥感图像分类方法及系统，包括输入待分类的高光谱遥感图像，划分训练样本和测试样本；基于训练样本，学习得降维矩阵，并对所述高光谱遥感图像进行维数约简，得低维高光谱遥感图像；分别建立每个训练样本和每个测试样本在所述低维高光谱遥感图像上的训练像素集合和测试像素集合；基于所述训练像素集合，学习得正则化集合度量矩阵；基于所述正则化集合度量矩阵，计算每个测试像素集合与各训练像素集合之间的集合距离，基于集合距离对每个测试像素集合对应的测试样本进行分类；本发明实现了直接度量像素集合之间的相似性，有效利用高光谱遥感图像数据的多重空谱特征，得到准确可靠的度量关系和分类结果。
一种基于正则集合度量学习遥感图像分类方法系统

[发明专利]基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统-CN201910220213.8有效
发明人：王阳萍;党建武;金秋含;杨景玉;张振海;闵永智;陈永;杨艳春;沈瑜;林俊亭;张鑫;张雁鹏 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应空间信息的遥感图像分类方法及系统。该方法包括：获取遥感图像；采用基于马尔可夫随机场的模糊C均值算法对遥感图像进行初始分类，得到初始模糊隶属度矩阵；利用空间引力模型，计算当前迭代次数b下遥感图像中当前中心像元与每个邻域像元之间的空间吸引力；采用Sobel算子对遥感图像进行边缘检测，得到空间结构特征；依据空间结构特征，采用梯度倒数平滑法计算当前中心像元的边缘系数；依据空间吸引力和边缘系数，构建自适应权重的马尔可夫随机场；将自适应权重的马尔可夫随机场与模糊C均值算法结合，确定遥感图像的分类结果。本发明能够有效的解决边界像元和空间信息权重系数估计的问题，提高分类精度。
基于自适应空间信息遥感图像分类方法系统

[发明专利]一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法-CN201611271114.5有效
发明人：胡煜;王一;李宇光 -专利权人：中科星图股份有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：一种三维可视化遥感影像地表分类模型的制作方法：选定研究区域，获取覆盖所述研究区域的遥感影像数据；对所述遥感影像进行预处理，获得预处理后的遥感图像；进行地表覆盖分类信息的计算机自动提取，生成自动分类的地表分类图；获取覆盖所述研究区域的数字高程模型DEM数据；结合数字高程模型DEM，对所述地表分类图进行人工修正；采用DEM数据融合处理技术，将所述DEM数据与地表分类图数据进行融合处理，生成三维可视化遥感影像地表分类模型；本发明将平面遥感图像与DEM相结合，高精度多源数据融合，在建立的地表分类识别与判读专家参与下，基于精确的分类识别方法，建立三维可视化遥感影像地表分类模型，实现快速精准分类及达到三维可视化的效果。
一种三维可视化遥感影像地表分类模型制作方法

[发明专利]基于稀疏表示的遥感图像特征提取与场景分类方法-CN201910452693.0在审
发明人：郭友良;张钧萍 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于稀疏表示的遥感图像特征提取与场景分类方法，属于遥感技术领域，本发明为解决现有技术无法正确、高效地对遥感图像场景进行分类的问题。本发明的具体过程为：对遥感图像的几何特征和纹理特征进行提取，获取遥感图像的多维度特征；将多维度特征构成冗余字典，采用贪婪算法中的正交匹配追踪算法求解稀疏表示系数，求取冗余字典与稀疏表示系数的乘积，利用获得的乘积对待分类样本进行稀疏重构，获得稀疏重构残差；采用K近邻算法获得欧氏距离，将稀疏重构残差和欧式距离进行线性加权；以获得的结果作为类别标签，根据最小化重构误差准则对待测样本进行分类。本发明用于图像处理。
遥感图像稀疏表示稀疏重构场景分类特征提取多维度冗余残差字典匹配追踪算法遥感技术分类样本几何特征类别标签欧式距离欧氏距离贪婪算法图像处理纹理特征误差准则线性加权最小化分类求解正交重构样本场景

[发明专利]一种自校正的数字化相机移动遥感系统及方法-CN202310260914.0有效
发明人：杜咏馨;喻智华;雷雨;郝杰;王海龙;王保国;颜廷文;张振华;林玉水;叶协欢;龚星平 -专利权人：江西北纬空间信息技术有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H04N23/86 文献下载
摘要：本申请提供了一种自校正的数字化相机移动遥感系统及方法，运用于图像数据处理技术领域，其方法包括：获取待校正图像；建立遥感相机响应模型，根据日光光谱功率分布和大气层辐射光谱分布得到所述校正图像像素的输出值；对所述待校正图像实施遥感自动分类，根据待校正图像的分类选取预设区域的遥感数字图像；针对分类结果进行颜色空间转换，将所述待校正图像从RGB颜色空间转换到LMS颜色空间，通过LMS颜色空间转换到对数LMS颜色空间对待校正图像进行偏移消除；将对应类型进行线性模型亮度和颜色校正；进行校正后转换为RGB颜色空间，输出校正图像；实现图像的颜色自校正，快速有效提高彩色遥感图像质量。
一种校正数字化相机移动遥感系统方法

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