公开(公告)号：CN118735969A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410739942.5

申请日：2024-06-07

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 刘世烁 ,  王轲 ,  陈昊 ,  冯鹏铭 ,  贺广均 ,  陈元伟 ,  陈千千 ,  田路云 ,  刘斌霄

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于表示学习的高光谱遥感影像配准方法，包括：获取高光谱遥感卫星拍摄一组高光谱图像，并对其进行预处理；构建对抗生成网络，并对不同波段范围进行多波段特征学习和特征映射；构建多波段结构化语义的CNN‑RNN混合神经网络深度表达模型，提取每个波段高光谱图像的结构语义信息；建立跨波段的特征对齐和特征关联的网络模型，进行不同波段间影像的匹配。本发明，能够提高高光谱遥感影像配准的精度，更能大大节省配准的效率，节省人力物力。

公开(公告)号：CN118736431A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410739940.6

申请日：2024-06-07

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 王瑞琨 ,  贺广均 ,  陈昊 ,  梁颖 ,  常明 ,  陈元伟 ,  金世超 ,  冯鹏铭 ,  李梓桢 ,  上官博屹

IPC: G06V20/13 ,  G06T5/50 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于遥感图像变化检测的场景态势生成方法，包括：获取同一区域不同时相的两幅高分辨率卫星遥感影像，并进行预处理；构建基于Swin Transformer的双分支U‑net变化检测网络，对不同时相的两幅所述高分辨率卫星遥感影像进行变化检测；根据变化检测网络输出的变化地物的边界信息对空间关系建模，构建图卷积神经网络，生成边集和邻接矩阵；使用人工标注的遥感变化检测数据集，对图卷积神经网络进行训练，得到基于遥感图像变化检测的场景态势生成模型；利用训练好的基于遥感图像变化检测的场景态势生成模型，对测试集中的数据进行测试，得到遥感变化图像的态势。本发明，充分利用双时相遥感图像的丰富语义信息，实现变化场景态势的自动生成。