公开(公告)号：CN117636160A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311528976.1

申请日：2023-11-15

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 夏列钢 ,  张宇鑫 ,  项剑元 ,  程宇滨 ,  胡轩铭

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895

Abstract: 一种基于半监督学习的高分遥感耕地地块自动更新方法，包括：准备语义分割阶段的数据和模型；制作语义分割样本A；使用模型训练样本，得到耕地语义分割信息提取模型，再处理T2时相灰度图；添加无监督样本迭代并更新样本；不断的调整样本迭代训练获取最终语义分割结果；确定用于耕地变化检测阶段的目标区域和无标记样本B；挑选变化检测模型并训练和获取耕地变化结果；增加监督信息样本进行迭代并更新样本；根据预测出变化耕地的结果，分开多次增加监督样本训练变化检测模型，直到预测得到耕地变化区域误差在预设范围以内；获取变化检测结果的矢量；更新T2时相矢量文件。本发明提升耕地的提取效率和准确率，解决了耕地地块更新较难的问题。