公开(公告)号：CN114882353A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210390641.7

申请日：2022-04-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 黄舟阳 ,  沈子棋 ,  梁咏翔 ,  李文梅

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/771 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法、装置，方法包括：将高光谱影像进行影像分割后、进行图像重构；提取高光谱影像的纹理特征和光谱特征；将纹理特征和光谱特征输入基于结合注意力机制的生成对抗网得到带注意力的图像特征，送入判别器中得到最大化优化后判别器的输出特征；根据输入特征获得的得分值最小化来优化生成器的生成分布并将判别器的最后的输出特征送人分类器得到分类结果。可以得到森林各类树种的分布覆盖情况，实现单目树种类型分类，便于监控监管，同时所需的数据预处理及人工采集的数目样本较少，适用于大部分地理区域和土地覆被类型，方法可行性、稳健性和预测结果准确度较高。

公开(公告)号：CN114882353B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202210390641.7

申请日：2022-04-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 黄舟阳 ,  沈子棋 ,  梁咏翔 ,  李文梅

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/58 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的高光谱影像树种分类方法、装置，方法包括：将高光谱影像进行影像分割后、进行图像重构；提取高光谱影像的纹理特征和光谱特征；将纹理特征和光谱特征输入基于结合注意力机制的生成对抗网得到带注意力的图像特征，送入判别器中得到最大化优化后判别器的输出特征；根据输入特征获得的得分值最小化来优化生成器的生成分布并将判别器的最后的输出特征送人分类器得到分类结果。可以得到森林各类树种的分布覆盖情况，实现单目树种类型分类，便于监控监管，同时所需的数据预处理及人工采集的数目样本较少，适用于大部分地理区域和土地覆被类型，方法可行性、稳健性和预测结果准确度较高。