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公开(公告)号:CN113139532B
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202110690722.4
申请日:2021-06-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于多输出分类模型的分类方法、计算机设备及介质,包括获取标定矿区的遥感数据,从所述标定矿区的遥感数据中提取多光谱影像和DEM数据,基于所述多光谱影像和所述DEM数据提取浅层特征,其中,所述浅层特征包括浅层光谱‑空间特征和浅层地形特征;将所述浅层光谱‑空间特征进行堆叠、将所述浅层地形特征进行堆叠,分别输入至多分支深度置信网络模型,获得融合特征;将所述融合特征分别输入至少两个分类器,获得至少两个二级地物标签,可以有效提取并融合不同模态的深度特征,结合多模型融合和多输出策略,有利于提高复杂景观区土地覆盖精细分类的精度。
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公开(公告)号:CN113139532A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110690722.4
申请日:2021-06-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于多输出分类模型的分类方法、计算机设备及介质,包括获取标定矿区的遥感数据,从所述标定矿区的遥感数据中提取多光谱影像和DEM数据,基于所述多光谱影像和所述DEM数据提取浅层特征,其中,所述浅层特征包括浅层光谱‑空间特征和浅层地形特征;将所述浅层光谱‑空间特征进行堆叠、将所述浅层地形特征进行堆叠,分别输入至多分支深度置信网络模型,获得融合特征;将所述融合特征分别输入至少两个分类器,获得至少两个二级地物标签,可以有效提取并融合不同模态的深度特征,结合多模型融合和多输出策略,有利于提高复杂景观区土地覆盖精细分类的精度。
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