一种深度学习变化检测样本集构建方法和装置

    公开(公告)号:CN116229213A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310246339.9

    申请日:2023-03-07

    Abstract: 本发明提供了一种深度学习变化检测样本集构建方法和装置,涉及变化检测的技术领域,包括:获取样本遥感影像对和样本遥感影像对的标签矢量文件;对样本遥感影像对进行预处理,得到目标遥感影像对,以及对标签进行质量筛选,得到目标标签;基于目标标签,对目标遥感影像对中的变化图斑进行切片处理,得到切片影像;基于切片影像的目标组织架构,对切片影像进行分类,得到分类切片影像,并基于分类切片影像的目标组织架构,将分类切片影像更新至已有切片样本集,基于待训练深度学习模型的训练需求和更新后的已有切片样本集,构建深度学习变化检测样本集,解决了现有的深度学习变化检测样本集构建方法的导致的适用性差和构建效率较低的技术问题。

    一种高分辨率遥感影像等GSD的核线重采样方法和装置

    公开(公告)号:CN116168300A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310430536.6

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本发明提供了一种高分辨率遥感影像等GSD的核线重采样方法和装置,涉及影像核线采集的技术领域,包括:获取待处理区域的目标数据,并基于目标数据,构建待处理区域的核线影像;按照预设尺寸,对核线影像进行网格划分,得到网格影像,并确定出网格影像中种子点的坐标;基于种子点的坐标,确定出高分辨率遥感影像对对应的原始高分辨率遥感影像和核线影像之间仿射变换系数;基于仿射变换系数和原始高分辨率遥感影像,对核线影像进行重采样,得到重采样后的核线图像,解决了现有的核线采样方法的采样效率和采样结果较差的技术问题。

    一种高分辨率遥感影像等GSD的核线重采样方法和装置

    公开(公告)号:CN116168300B

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310430536.6

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本发明提供了一种高分辨率遥感影像等GSD的核线重采样方法和装置,涉及影像核线采集的技术领域,包括:获取待处理区域的目标数据,并基于目标数据,构建待处理区域的核线影像;按照预设尺寸,对核线影像进行网格划分,得到网格影像,并确定出网格影像中种子点的坐标;基于种子点的坐标,确定出高分辨率遥感影像对对应的原始高分辨率遥感影像和核线影像之间仿射变换系数;基于仿射变换系数和原始高分辨率遥感影像,对核线影像进行重采样,得到重采样后的核线图像,解决了现有的核线采样方法的采样效率和采样结果较差的技术问题。

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