公开(公告)号：CN116434075A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310227880.5

申请日：2023-03-09

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 胡杨 ,  王爽 ,  赵栋 ,  梁菲 ,  杨瑞智 ,  王子宁 ,  臧琪 ,  权豆

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出了一种基于多级伪关系学习的光学遥感影像地物分类方法，用于解决在地物分类中现有自训练方法忽视像素点之间潜在联系的问题，实现步骤为：从远程设备获取待分类的光学遥感影像以及构建多级伪关系网络模型，通过构建源域关系学习损失、目标域像素级伪关系损失、源域局部patch级伪关系损失和目标域局部patch级伪关系损失，得到优化模型的优化目标函数，然后利用训练集对模型进行训练，最后对光学遥感影像分类。本发明通过多级伪关系学习实现了光学遥感图像地物分类，提升了分类效果，弥补了自训练方法的不足，可用于城市规划、土地利用和环境检测等应用领域。