一种基于并联混合卷积网络的高分辨率遥感影像分类方法
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摘要

本发明公开了一种基于并联混合卷积网络的高分辨率遥感影像分类方法,具体步骤为:输入高分辨率遥感影像和相应的样本标签数据,包括训练样本数据集、测试样本数据集;并联搭建三维卷积神经网络和二维卷积神经网络,构建信息融合转换网络实现空谱特征信息融合以及深层次提取;批量输入训练样本数据集训练网络,构造交叉熵损失函数和随机梯度下降算法优化网络并更新参数,直至网络收敛;输入测试样本数据集到混合网络模型中,输出测试样本标签预测值,完成高分影像分类。本发明可同时提取高分遥感影像的空间特征和光谱特征,进行特征融合实现影像高效率高精度分类,在自然资源监测、地理国情普查、城市规划、气候变化等研究中提供重要作用。

基本信息
专利标题 :
一种基于并联混合卷积网络的高分辨率遥感影像分类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114092832A
申请号 :
CN202210065211.8
公开(公告)日 :
2022-02-25
申请日 :
2022-01-20
授权号 :
CN114092832B
授权日 :
2022-04-15
发明人 :
李星华顾小虎管小彬沈焕锋
申请人 :
武汉大学
申请人地址 :
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 :
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
王琪
优先权 :
CN202210065211.8
主分类号 :
G06V20/13
IPC分类号 :
G06V20/13  G06V10/764  G06V10/774  G06N3/08  G06N3/04  G06K9/62  
法律状态
2022-04-15 :
授权
2022-03-15 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/13
申请日 : 20220120
2022-02-25 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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