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公开(公告)号：CN108363951B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810026909.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于土地利用遥感监测技术领域，特别涉及一种遥感影像地类识别对应深度学习样本库的自动获取方法，首先通过在同一坐标系下叠加土地利用现状矢量图和遥感图；通过设定阈值标记遥感图中梯度值较小的点，作为标记点；通过标记点进行漫水填充，并给对应于每个填充区域的掩膜赋值和保存地类信息；根据掩膜提取分割后图像，并根据掩膜保存的土地利用现状的地类信息进行分类保存，形成样本库；本发明通过叠加对比同时相的土地利用现状数据和遥感数据，实现不同地类对应遥感影像特征库的自动收集，相比于传统人工获取样本的工作量大、样本区域难获取的不足，本发明所用获取样本方法更加快速、准确，人工成本显著减少。
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公开(公告)号：CN107133360B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201710396095.7
申请日：2017-05-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06F16/51 , G06F16/583 , G06K9/46 , G06T7/246 , G06T7/11 , G06T3/40
Abstract: 本发明提供了一种大尺度遥感影像特征点库的构建方法，首先确定瓦片的尺寸，结合遥感影像的分辨率信息对其进行重叠网格划分，从而实现遥感影像的分割，通过SIFT/SURF等特征点检测算法提取每块瓦片的特征点及描述子数据，并将特征点对应坐标信息及描述子用R*树作索引存入空间数据库。本专利生成的特征点空间数据库可用于遥感影像快速拼接模板或变化快速发现检测，相较于传统技术，该方法将特征点检测作为预处理，避免重复检测，可提高处理效率。
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公开(公告)号：CN108363951A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810026909.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明属于土地利用遥感监测技术领域，特别涉及一种遥感影像地类识别对应深度学习样本库的自动获取方法，首先通过在同一坐标系下叠加土地利用现状矢量图和遥感图；通过设定阈值标记遥感图中梯度值较小的点，作为标记点；通过标记点进行漫水填充，并给对应于每个填充区域的掩膜赋值和保存地类信息；根据掩膜提取分割后图像，并根据掩膜保存的土地利用现状的地类信息进行分类保存，形成样本库；本发明通过叠加对比同时相的土地利用现状数据和遥感数据，实现不同地类对应遥感影像特征库的自动收集，相比于传统人工获取样本的工作量大、样本区域难获取的不足，本发明所用获取样本方法更加快速、准确，人工成本显著减少。
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公开(公告)号：CN107133360A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710396095.7
申请日：2017-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种大尺度遥感影像特征点库的构建方法，首先确定瓦片的尺寸，结合遥感影像的分辨率信息对其进行重叠网格划分，从而实现遥感影像的分割，通过SIFT/SURF等特征点检测算法提取每块瓦片的特征点及描述子数据，并将特征点对应坐标信息及描述子用R*树作索引存入空间数据库。本专利生成的特征点空间数据库可用于遥感影像快速拼接模板或变化快速发现检测，相较于传统技术，该方法将特征点检测作为预处理，避免重复检测，可提高处理效率。
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