[发明专利]一种遥感影像分割基准库自动构建方法及其系统

说明书

本发明涉及遥感影像分割领域，公开遥感影像分割基准库自动构建方法，该遥感影像分割基准库自动构建方法包括：步骤1，对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物；步骤2，将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A；步骤3，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜；步骤4，将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库。该方法克服了现有技术中的手工标注构建基准库不仅效率低，同时规模也较小的问题，实现了遥感影像分割基准库自动构建。

技术领域

本发明涉及遥感影像分割，具体地，涉及遥感影像分割基准库自动构建方法及其系统。

背景技术

遥感影像分割是实现图像信息自动提取，中高层影像分析和理解的基础，具有重要的意义。传统的遥感分割技术通常是利用人工设计的特征提取器与阈值半自动提取目标信息，明显的缺陷在于人工设计特征的不确定性与局限性。随着高分遥感数据的普及以及基于深度学习的图像识别模型高精度识别率，如何有效的结合深度学习模型与遥感数据进行地物识别是目前遥感领域一直研究的热点问题。

然而，一个多样性强、大规模的基准库是深度学习模型高精度识别的基础。由于受遥感影像空间尺度、地物与地物以及背景之间复杂的空间关系、光照、成像角度等因素的影响，怎样高效地构建一个大规模，多样性强的遥感影像分割基准库成为亟待解决的问题。现有常用的遥感影像基准数据库，如UC-Merced、AID、RSI-CB256与RSI-CB128以及检测基准库如SpaceNet，但大规模的遥感影像分割基准库却一直缺乏。最大的瓶颈在于基于手工标注构建基准库不仅效率低，同时规模也较小。如何克服上述的问题，实现遥感影像分割基准库自动构建成为亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种遥感影像分割基准库自动构建方法，该方法克服了现有技术中的手工标注构建基准库不仅效率低，同时规模也较小的问题，实现了遥感影像分割基准库自动构建。

为了实现上述目的，本发明提供遥感影像分割基准库自动构建方法，该遥感影像分割基准库自动构建方法包括：步骤1，对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物；步骤2，将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A；步骤3，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元，通过影像坐标判断众源矢量数据是否位于影像块范围内，并生成了与原影像块同等大小的掩膜；步骤4，将所述掩膜和原始图像相结合，得到遥感影像分割基准库。

优选地，在步骤3中，成了与原影像块同等大小的掩膜的方法包括：

分别读取位于小范围影像块范围内的众源矢量数据的属性信息，并以不同的颜色表示不同的目标类别进行区分，最后生成与原影像块同等大小的掩膜。

优选地，在步骤3中，所述掩膜通过不同颜色代表不同的地物类别，且地物的位置信息以像素坐标为基准。

优选地，在步骤1中，对众源矢量数据进行筛选的方法包括：

人工筛选和算法筛选，所述人工筛选筛选标注错误的地物类，算法筛选筛选面积小于预设面积的地物。

优选地，在步骤3中，将A中遥感影像裁剪为多个预设像素大小的小范围影像块，并将小范围影像块设为单元之后，遍历每一个小范围影像块，并将地理坐标转换为图像像素坐标。

本发明提供一种遥感影像分割基准库自动构建系统，该遥感影像分割基准库自动构建系统包括：

对众源矢量数据进行筛选，以去除地物面积小于预设面积的地物的装置；

将遥感影像和筛选后的众源矢量数据进行配准叠加得到A的装置；