一种基于语义融合的遥感影像变化检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119068351A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411105153.2

    申请日:2024-08-13

    Abstract: 本申请提出一种基于语义融合的遥感影像变化检测方法及系统,属于遥感影像的数据处理与应用技术领域,其中,方法包括:将多批次的第一待检测影像与第二待检测影像分别输入具有局部交互增强模块的深度编码器中提取局部特征,将第一局部特征图以及第二局部特征图分别输入到视觉自注意力编码器中提取全局特征;将全局特征图输入到级联上采样解码器,经过多次上采样以及特征融合操作,得到特征映射;将特征映射输入到分类器进行分类,得到遥感影像变化检测图。实现局部与全局语义特征的有效融合,在保持精确定位变化区域的同时,加强对各类地物变化检测的敏感度和准确性。

    一种基于多尺度特征融合的高分遥感影像场景分类方法

    公开(公告)号:CN118840593A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410866597.1

    申请日:2024-07-01

    Abstract: 本发明提供一种基于多尺度特征融合的高分遥感影像场景分类方法,涉及高分遥感影像数据处理与应用技术领域。该方法首先将高分遥感影像场景分类图像数据集经过特征金字塔处理,提取多个不同尺度大小的特征;其次利用采用空间注意力机制和全局注意力机制的特征增强模块分别对每个特征的背景进行抑制,并增强特征关键部位;然后利用由标准1×1卷积和上采样层组成的特征关联模块将增强后的低维与高维特征逐步融合,填补各层跨尺度特征信息之间的语义空白,聚合多尺度上下文特征;最后将多个尺度的融合特征级联,利用分类器分类。该方法对高分遥感影像中的地物具有更强的识别能力,并且具有较强的适应性和鲁棒性。

    一种农作物高光谱影像分类方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN118823570A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410794726.0

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 本发明公开了一种农作物高光谱影像分类方法、装置、设备和介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待分类农作物高光谱影像;提取待分类农作物高光谱影像中的不同方向和不同尺度的农作物边界纹理特征以及深层空间特征;将农作物边界纹理特征和深层次空间特征进行融合,将融合结果输入到多核支持向量机中进行农作物分类。本发明所获得的农作物边界纹理特征通过从不同方向和不同尺度可以清晰具体地表达位于农作物边界处的混合冠层的特性;通过将农作物边界纹理特征与深层空间特征进行融合,综合利用了深层空间特征的泛化表征优势和边界农作物边界纹理特征的清晰具体表征优势,从而对边界处的农作物分类更加准确。

    一种基于条件卷积生成对抗网络的高光谱影像分类方法

    公开(公告)号:CN117853809A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410037314.2

    申请日:2024-01-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于条件卷积生成对抗网络的高光谱影像分类方法,其涉及数据处理与应用技术领域。包括:构建分类模型,将随机噪声、高光谱影像类别标签输入分类模型的生成器得到高光谱影像伪样本数据;将高光谱影像伪样本数据和高光谱影像数据输入分类模型的判别器得到深层次空谱特征,深层次空谱特征通过Softmax分类器处理得到分类结果。本发明将随机噪声和高光谱影像的类别标签输入分类模型的生成器,在全连接层的作用下,有条件地生成高光谱影像伪样本数据;利用自注意力机制模块对获得的特征图进行逐像素相加处理得到特征信息,对特征信息进行整合得到深层次空谱特征,提高了深层次空谱特征的质量,使得高光谱影像的分类结果更加准确。

Patent Agency Ranking