[發明專利]一種用于撂荒地的遙感識別方法

在審

• 申請號: 202011449908.2
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112749628A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 王建鳳;黃先梅;郎彥
• 申請（專利權）人: 北京星衡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種用于撂荒地的遙感識別方法，其特征在于：該方法包括以下七個步驟：

1)對遙感影像進行圖像預處理，以生成配準影像；

2)對所述配準影像進行數據特征獲取，以獲取所述配準影像上的植被、非植被、云與非云的特征；

3)對所述的植被、非植被的特征進行訓練，以獲得LUNET模型；

4)對所述的云、非云的特征進行訓練，以獲得TRNET模型；

5)對所述配準影像進行LUNET模型推理，以獲得植被與非植被的推理結果；

6)對所述配準影像進行TRNET模型推理，以獲得云與非云的推理結果；

7)對所述植被與非植被的推理結果和云與非云的推理結果進行邏輯運算，以獲得撂荒地的結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟1)圖像配準包含的技術如下：

根據所述的遙感影像和標準圖像的粗匹配點對中的多個特征點對計算出所述遙感影像上的單應性矩陣，以基于所述單應性矩陣得到變換后的初步配準影像；

根據所述的初步配準影像與標準圖像的位置信息，確定所述初步配準圖像與標準圖片的重合區域；

根據確定的重合區域，以分別計算對應于重合區域的其它遙感影像的變換矩陣；

通過計算對應于其它遙感影像的變換矩陣的兩兩之間的余弦相似度，從余弦相似度大于預定閾值的變換矩陣中只選擇一個變換矩陣，并將其作用于所述初步配準圖像，得到配準影像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：對所述配準影像進行數據特征獲取，以獲取所述配準影像上的植被、非植被、云與非云的特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：對所述的植被、非植被的特征進行訓練，以獲得LUNET模型，其步驟包括：對所述植被、非植被的特征進行歸一化；對所述歸一化后的植被與非植被的特征進行LUNET模型訓練。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：對所述的云、非云的特征進行訓練，以獲得TRNET模型；其步驟包括：對所述云、非云的特征進行歸一化；對所述歸一化后的云、非云的特征進行TRNET模型訓練。

6.根據權利要求4或5任一所述的方法，其特征在于：對所述植被、非植被、云、非云的特征進行歸一化的步驟包括：

讀取影像數據中特征維度數據，求該維度數據的均值、最大值以及最小值；通過上述特征維度數據與均值的差，再除以最大值與最小值的差值，得到歸一化后的特征。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：對所述配準影像進行LUNET模型推理，以獲得植被與非植被的推理結果；對所述配準影像進行LUNET模型推理包含以下四個步驟：

1)使用overlap的方法切割所述配準影像，其作用在于防止植被與非植被的推理結果重疊部分出現拼接線：

2)使用所述LUNET模型對所述切割后的影像數據進行推理，

以獲得植被與非植被的推理結果；

3)使用overlap的方法對所述植被與非植被的推理結果進行合并，以獲得與原始影像大小一致的推理結果圖：

4)對所述植被與非植被的推理結果圖添加對應的配準影像的坐標系。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：對所述配準影像進行TRNET模型推理，以獲得云與非云的推理結果，主要包含以下四個步驟：

使用overlap的方法切割所述配準影像，其作用在于防止云與非云的推理結果重疊部分出現拼接線：

使用所述TRNET模型對所述切割后的影像數據進行推理，以獲得云與非云的推理結果；

使用overlap的方法對所述云與非云的推理結果進行合并，以獲得與原始影像大小一致的推理結果圖；

對所述云與非云的推理結果圖添加對應的配準影像的坐標系。

9.根據權利要求4或5或6任一所述的方法，其特征在于：所述LUNET模型或TRNET模型對所述切割后的影像數據進行推理，首先，對推理樣本進行歸一化處理，然后在對歸一化后的推理樣本進行模型推理。