[發明專利]一種遙感影像樣本庫的建立與更新方法

有效

• 申請號: 201911372783.5
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111144487B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 何建軍;閆鵬飛;陳婷;蘇東衛;喬月霞;閆東陽
• 申請（專利權）人: 二十一世紀空間技術應用股份有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/10;G06N3/09
• 代理公司: 北京鼎佳達知識產權代理事務所(普通合伙) 11348
• 代理人: 王亮;劉鐵生

1.一種遙感影像樣本庫的建立與更新方法，其特征在于，包括：

(1)在接收到建立遙感影像樣本庫的操作指令時，根據第一預設規則建立所述遙感影像樣本庫；

所述第一預設規則為按照需求將樣本數據按照預設分幅格式或者第一預設大小數據塊保存樣本數據，所述按照標準分幅保存的樣本數據為根據深度學習應用需求生產的樣本數據，所述第一預設大小數據塊保存樣本數據為直接使用樣本數據進行訓練；

(2)在接收到從所述遙感影像樣本數據庫中提取指令時，根據提取需求，判斷樣本庫中是否存在滿足第一預設條件的樣本數據；

所述根據提取需求，判斷樣本庫中是否存在滿足第一預設條件的樣本數據，包括：根據所述樣本種類判斷樣本庫中是否存在符合深度學習模型訓練需求的樣本數據；所述第一預設條件為所述樣本庫中樣本數據的數量和質量是否符合深度學習模型訓練需求；

(3)在所述遙感影像樣本庫中不存在滿足第一預設條件的樣本數據的情況下，接收對遙感影像數據中第一對象的標注，根據所述標注，使用迭代訓練與預設的方法提取遙感影像數據中第二對象，以更新所述遙感影像樣本庫；

所述接收對所述遙感影像數據中的第一對象的標注，根據所述標注，使用迭代訓練與預設的方法提取遙感影像數據中第二對象；包括：

(T1)獲取經過預處理的遙感影像數據；

(T2)對所述遙感影像數據中的目標遙感影像數據中的目標對象進行標注得到樣本數據；

(T3)根據樣本數據進行模型訓練，得到初級預測模型；

(T4)對所述目標遙感影像數據以外的遙感影像數據逐一執行預測和優化處理，得到優化預測模型；利用訓練好的優化預測模型預測遙感影像，得到樣本標記數據；其中，第一對象為標注得到的樣本數據，第二對象為第一對象以外的未標注的樣本數據；

(4)在所述遙感影像樣本庫中的存在滿足第一預設條件的樣本數據的情況下，提取所述遙感影像樣本庫中的樣本數據，進行模型訓練、遙感影像數據預測和優化處理，按照第二預設規則提取增量樣本，將所述增量樣本更新至所述樣本庫中。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據第一預設規則建立所述遙感影像樣本庫，包括：

(S1)將所述遙感影像樣本庫保存為空間數據庫；

(S2)將所述空間數據庫中的數據表結構設計至少為：影像ID、影像來源、影像地理位置、影像波段數、影像分辨率、成像時間、樣本種類。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

將滿足第二預設條件的預測樣本數據和對應的遙感影像數據訓練初級預測模型；

不斷重復步驟T4，直至滿足第三預設條件。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預測和優化處理，將滿足第二預設條件的預測標注數據和對應的遙感影像數據訓練初級預測模型，包括：

(M1)根據所述預測樣本數據的屬性信息，構建所述預測樣本數據的類型規則集，所述屬性信息包括以下信息中的至少一種：所述預測樣本數據對應的所述遙感影像數據的遙感指數、樣本形狀、結構、紋理、樣本空間拓撲關系；

(M2)依據所述規則集計算所述預測樣本數據的置信度；

(M3)根據所述置信度篩選所述預測樣本數據。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測樣本數據的屬性信息，構建所述預測樣本數據的類型規則集，所述方法還包括：在所述目標對象為第一類對象的情況下，接收對所述目標對象的輪廓的第一處理，刪除所述預測樣本數據中的離散點和空洞；或者，在所述目標對象為第二類對象的情況下，接收對所述目標對象的輪廓的第二處理。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一處理包括：輪廓腐蝕膨脹操作和輪廓平滑操作；所述第二處理包括：輪廓腐蝕膨脹操作和輪廓優化操作。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述輪廓腐蝕膨脹操作包括：使用特點大小的算子卷積處理所述預測樣本數據，完成所述預測樣本開運算；所述輪廓平滑操作包括：斷開所述預測樣本對應的輪廓中的連接小于或等于第一預設閾值的連接，并刪除所述預測樣本對應的輪廓中凸出度小于第二預設閾值的凸出部分。