[發明專利]遙感影像分類裝置及方法

有效

• 申請號: 201710311131.5
• 申請日: 2017-05-05
• 公開（公告）號: CN107491721B
• 公開（公告）日: 2019-05-14
• 發明（設計）人: 顧竹
• 申請（專利權）人: 北京佳格天地科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京恒博知識產權代理有限公司 11528
• 代理人: 范勝祥

1.一種遙感影像分類裝置，包括獲取單元和比對判斷單元：

所述獲取單元與所述比對判斷單元連接，用于獲取遙感影像中至少一個分類的第一光譜曲線圖像，還用于獲取待分類遙感影像中每個像素的第二光譜曲線圖像；

所述比對判斷單元用于將所述第二光譜曲線圖像與所述第一光譜曲線圖像進行比對，

若所述第二光譜曲線圖像與所述第一光譜曲線圖像相同，則判斷所述待分類遙感影像中的該像素的類別與所述分類的類別相同；

若所述第二光譜曲線圖像與所述第一光譜曲線圖像不同，則判斷所述待分類遙感影像中的該像素不屬于所述分類的類別；

其中，所述獲取單元包括可視化模塊、提取模塊、聚合模塊、稀疏編碼模塊和列空間金字塔模塊，

所述可視化模塊與所述提取模塊連接，用于可視化所述第一光譜曲線圖像和所述第二光譜曲線圖像；

所述提取模塊與所述聚合模塊連接，用于采用卷積的方法提取所述第一光譜曲線圖像和/或第二光譜曲線圖像的特征；

所述聚合模塊與所述稀疏編碼模塊連接，用于采用最小聚合術聚合所述提取模塊提取后的特征；

所述稀疏編碼模塊與所述列空間金字塔模塊連接，用于使用稀疏編碼算法處理所述聚合模塊聚合后的特征；

所述列空間金字塔模塊用于使用列空間金字塔聚合算法處理所述稀疏編碼模塊處理后的特征。

2.根據權利要求1所述的遙感影像分類裝置，其特征在于，所述光譜曲線圖像的大小為208*208像素。

3.根據權利要求1所述的遙感影像分類裝置，其特征在于，所述光譜曲線圖像的大小為416*416像素。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的遙感影像分類裝置，其特征在于，所述提取模塊用于提取所述第一光譜曲線圖像和/或所述第二光譜曲線圖像的單標度哈爾特征。

5.一種遙感影像分類方法，包括以下步驟：

獲取遙感影像中至少一個分類的第一光譜曲線圖像；

獲取待分類遙感影像中每個像素的第二光譜曲線圖像；

將所述第二光譜曲線圖像與所述第一光譜曲線圖像進行比對，

若所述第二光譜曲線圖像與所述第一光譜曲線圖像相同，則判斷所述待分類遙感影像中的該像素的類別與所述分類的類別相同；

若所述第二光譜曲線圖像與所述第一光譜曲線圖像不同，則判斷所述待分類遙感影像中的該像素不屬于所述分類的類別；

其中，還包括：

可視化所述第一光譜曲線圖像和所述第二光譜曲線圖像；

采用卷積的方法提取所述第一光譜曲線圖像和/或所述第二光譜曲線圖像的特征；

采用最小聚合術聚合所述提取后的特征；

使用稀疏編碼算法處理所述聚合后的特征；

使用列空間金字塔聚合算法處理所述經過稀疏編碼算法處理后的特征。

6.根據權利要求5所述的遙感影像分類方法，其特征在于，所述光譜曲線圖像的大小為208*208像素。

7.根據權利要求5所述的遙感影像分類方法，其特征在于，所述光譜曲線圖像的大小為416*416像素。

8.根據權利要求5-7中任一項所述的遙感影像分類方法，其特征在于，提取所述第一光譜曲線圖像和/或所述第二光譜曲線圖像的單標度哈爾特征。

9.一種計算機產品，包括處理器和存儲器，所述計算機產品用于執行所述權利要求5-8中任一項所述的遙感影像分類方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，當所述計算機指令被處理設備讀取和執行時，所述處理設備執行所述權利要求5-8中任一項所述的遙感影像分類方法。