[發明專利]一種基于地理標記圖像的遙感圖像遷移學習方法

有效

• 申請號: 201710753973.6
• 申請日: 2017-08-29
• 公開（公告）號: CN107578003B
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發明（設計）人: 霍連志;唐娉;趙理君
• 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;G06K9/46;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

本發明提供一種基于地理標記圖像的遙感圖像遷移學習方法。該方法可以通過對地理標記圖像進行位置信息的提取以及類別信息的識別，進而遷移為遙感圖像的樣本信息，從而為遙感圖像分類服務。該方法包括以下步驟：對收集的地理標記圖像去除一些與場景無關的圖像；使用視覺詞匯模型對地理標記圖像進行識別，得到圖像識別類別信息；對地理標記圖像讀取其地理位置信息，進而映射到待處理的遙感圖像上；對獲得的圖像識別類別信息，根據遙感圖像重新進行類別映射；增加新獲取的樣本周圍光譜相似的像素作為新的樣本信息；使用獲得的樣本信息，訓練支持向量機分類器，并對遙感圖像進行分類，完成從地理標記圖像到遙感圖像的遷移學習。

技術領域

本發明涉及遙感圖像處理技術，具體的說，涉及一種基于地理標記圖像的遙感圖像遷移學習方法，該方法可以基于帶有地理標記的數碼照片，對數碼照片提取其地理位置并進行圖像內容的理解，進而對遙感圖像進行自動分類，從而快速處理遙感圖像，為遙感監測提供支持。

背景技術

目前，遙感技術目前被廣泛應用于森林資源規劃、農作物估產、環境評估、災害監測等地學應用中。為了更好地使用遙感圖像，需要首先把遙感圖像轉換為各種專題信息(如不同森林類型覆蓋圖、受災區域專題圖等)。而遙感圖像分類技術是把遙感圖像從數據轉換為信息的重要技術手段。從是否需要訓練樣本來分，遙感圖像分類方法分為監督分類和非監督分類。在遙感圖像分類中最常用的是監督分類方法。監督分類方法，需要人工地確定分類體系、選取各個類別的訓練樣本等過程。監督分類分類方法能夠保證獲得比較好的分類精度。但是獲取訓練樣本是一個耗時耗力的過程。因而如何自動地獲取樣本信息成為遙感圖像自動分類的關鍵步驟。

而另一方面，隨著互聯網技術和智能移動終端的普及，目前很多用戶都會在互聯網上分享自己拍攝的帶有地理標記(Geotagged)的圖像，如專門的圖像分享網站YahooFlickr，Google Picasa等，以及社交網站Facebook,Instagram，人人網等。這些社交網站并不是為科學研究而設計的，但是大量的地理標記圖像對科學研究仍具有一定的價值。目前，德國University of Freiburg創建了Geo-wiki網站，該網站的目標是通過全球的志愿者進行已有全球地表覆蓋分類產品的驗證工作，并可以上傳志愿者自己拍攝的帶有地理標記的照片。上傳的數據不僅能夠進行已有全球覆蓋分類產品的驗證，還可以改進獲得更高精度的分類產品。這些地理標記圖像提供了地球表面的信息，可以輔助遙感圖像分析。

因而，研究如何利用目前互聯網上大量存在的、用戶共享的地理標記圖像，進而獲取一定的地表覆蓋真實信息作為訓練樣本，對遙感圖像進行自動分類(指不需要進行樣本的采集)具有一定的實用價值，能夠提高遙感圖像自動化處理水平。