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

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110813023.4 申請日 -
公開(公告)號 CN113516191A 公開(公告)日 2021-10-19
申請公布號 CN113516191A 申請公布日 2021-10-19
分類號 G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I 分類 計算;推算;計數(shù);
發(fā)明人 劉康;安源;朱濟(jì)帥;李海霞;陳木森 申請(專利權(quán))人 海南長光衛(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腋咝录夹g(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)獅子嶺工業(yè)園光伏北路18號研發(fā)辦公樓4層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種高光譜遙感影像半監(jiān)督分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:對高光譜遙感影像進(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模型,并通過訓(xùn)練樣本訓(xùn)練高光譜遙感影像分類模型,在訓(xùn)練時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模型對待分類遙感影像進(jìn)行分類。這樣可以在較少的訓(xùn)練樣本的情況下,使用生成對抗網(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)督分類精度和實際應(yīng)用潛力,緩解高光譜遙感影像分類中的小樣本問題。