[發明專利]一種基于深度特征的高空間分辨率遙感圖像遷移學習方法有效
| 申請號： | 201710387269.3 | 申請日： | 2017-05-27 |
| 公開（公告）號： | CN107239759B | 公開（公告）日： | 2020-11-27 |
| 發明（設計）人： | 霍連志;趙理君;張偉;鄭柯;唐娉 | 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： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陳霽 |
| 地址： | 100101 北京市朝陽區大屯*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 特征 空間 分辨率 遙感 圖像 遷移 學習方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度特征的高空間分辨率遙感圖像遷移學習方法，其特征在于包括以下步驟：
A選擇已經訓練好的卷積神經網絡模型；
B對源域圖像以及目標域圖像，使用主成分變換，分別提取其前三個主成分分量，形成相應的三個波段的新圖像；
C對生成的三個波段的新圖像，分別以每個像素為中心取其一定大小窗口的圖像塊輸入到選定的卷積神經網絡；
D輸出卷積神經網絡中的最后一個全連接層的值，得到該像素的深度特征表示；
E對源域圖像以及源域的訓練樣本，基于步驟D中提取的深度特征使用支持向量機分類器進行訓練得到一個分類器；
F對步驟D中得到的目標域圖像的深度特征，使用步驟E中訓練得到的分類器進行分類，完成從源域圖像以及類別對應關系到目標域的遷移學習。
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