[發(fā)明專利]一種遙感圖像樣本智能采集方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201410235129.0 | 申請日： | 2014-05-30 |
| 公開（公告）號： | CN103984960B | 公開（公告）日： | 2017-12-08 |
| 發(fā)明（設計）人： | 霍連志;趙理君;李騰;周增光;胡昌苗;鄭柯 | 申請（專利權）人： | 中國科學院遙感與數字地球研究所 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100101 北京市朝陽區(qū)大屯*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 遙感 圖像 樣本 智能 采集 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種遙感圖像樣本智能采集方法，其特征在于包括以下步驟：
A對于待分類的遙感圖像，首先由用戶隨機標記少量的樣本；
B使用已有的樣本集對圖像進行訓練，并使用分類器對圖像進行分類；
C對步驟B中每個像素的分類結果轉換為分類各類別的概率；
D對步驟C中每個像素的分類類別概率，按照從小到大升序排列；
E求取步驟D中計算出的每個像素最小的一組概率，并求和；
F對步驟E中每個像素最小的一組概率分別求和之后，對求和的值進行按照從小到大進行順序排列；并選擇出求和值最小的一組像素，作為未標記的樣本；
G由用戶對步驟F中獲得的一組未標記樣本進行樣本標記，與步驟A中的樣本組成新的樣本集合；
H重復步驟B-步驟G。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于步驟A中每個類別的樣本數目少于10個。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于步驟E中最小的一組的數目c的取值范圍為，1＜c＜K/2，且為整數，K為分類的類別數目。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于步驟G中用戶對步驟F中所選的未標記樣本進行類別屬性的標記，標記方式為通過圖像解譯或通過實地樣本采集進行類別屬性的確認。
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