一種高光譜遙感影像半監(jiān)督分類(lèi)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110813023.4 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113516191A 公開(kāi)（公告）日 2021-10-19
申請(qǐng)公布號(hào) CN113516191A 申請(qǐng)公布日 2021-10-19
分類(lèi)號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 劉康;安源;朱濟(jì)帥;李海霞;陳木森 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 海南長(zhǎng)光衛(wèi)星信息技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 王曉坤
地址 571152海南省?？谑泻？趪?guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)獅子嶺工業(yè)園光伏北路18號(hào)研發(fā)辦公樓4層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種高光譜遙感影像半監(jiān)督分類(lèi)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)高光譜遙感影像進(jìn)行預(yù)處理；從高光譜遙感影像中選取設(shè)定數(shù)量的像元作為訓(xùn)練樣本；構(gòu)建基于TripleGAN的高光譜遙感影像分類(lèi)模型，并通過(guò)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練高光譜遙感影像分類(lèi)模型，在訓(xùn)練時(shí)將生成的樣本作為新增的訓(xùn)練樣本；使用訓(xùn)練完成的高光譜遙感影像分類(lèi)模型對(duì)待分類(lèi)遙感影像進(jìn)行分類(lèi)。這樣可以在較少的訓(xùn)練樣本的情況下，使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成一些樣本作為訓(xùn)練樣本，在增加訓(xùn)練樣本數(shù)量的過(guò)程中能夠充分挖掘高光譜遙感影像的空間特征和光譜特征，提升高光譜遙感影像半監(jiān)督分類(lèi)精度和實(shí)際應(yīng)用潛力，緩解高光譜遙感影像分類(lèi)中的小樣本問(wèn)題。