[發明專利]一種光學遙感影像分類缺陷性檢測方法

在審

• 申請號: 202110383205.2
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113077004A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 羅伏軍;張繼賢;馬偉;黨宇;趙有松;王曉迪;余凡;徐永敏;董帥;張鵬程;白金
• 申請（專利權）人: 國家測繪產品質量檢驗測試中心
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京高文律師事務所 11359
• 代理人: 徐江華;李寶玉

1.一種光學遙感影像分類缺陷性檢測方法，包括以下步驟：

S1：準備所需檢驗數據及網絡：根據需求確定待評價樣本影像范圍，并讀取所需檢測影像數據及數據對應地類分類信息矢量數據；

S2：逐塊對樣本影像進行分類置信度自動識別：通過結合被評價矢量對影像圖幅進行掩膜提取，實現從復雜嵌套整圖中提取單一地類整幅圖斑，并展開卷積神經網絡對單一地類影像的分類識別進而實現分類精度評價；

S3：分類置信度自動識別微調：通過分塊評價方法，對影像進行分類置信度評價；

S4：存疑圖斑篩選及圖幅總體分類精度評價：基于整體評價，通過一個平衡后的單幅打分，構成一個影像圖幅混淆矩陣，最終的影像圖幅整體評價通過對分塊圖幅打分組成混淆矩陣形成Kappa系數構成的百分制總體評價打分。

2.根據權利要求1所述的光學遙感影像分類缺陷性檢測方法，其特征在于：步驟S1中，影像數據應為柵格數據，矢量數據坐標投影應與柵格數據一致，并結合所采用的卷積神經網絡模型確定影像數據的格式是否符合數據讀取方式。

3.根據權利要求1所述的光學遙感影像分類缺陷性檢測方法，其特征在于：步驟S2中，分塊影像中包含兩類甚至多類地類象元。

4.根據權利要求1所述的光學遙感影像分類缺陷性檢測方法，其特征在于：步驟S3中，在實際精度評價過程中為隸屬度最高的兩個分類項作平滑內插作為聯合參考項對最終識別方法進行修正：

其中i為第i幅影像，m為單一類型圖幅總量，α、β分別為分權系數，t₁t₂分別為單幅圖幅識別的TOP-2正確率，a為對單一地類的整體分類精度。

5.根據權利要求1所述的光學遙感影像分類缺陷性檢測方法，其特征在于：步驟S3中，通過將TOP-2分類隸屬度加入一個輸出融合的分權系統對最終誤差矩陣進行輸入，實現對網絡輸出的充分利用及提高網絡識別的準確度。

6.根據權利要求1所述的光學遙感影像分類缺陷性檢測方法，其特征在于：步驟S5中，打分如下處理：0分-20分為E級，21分-40分為D級，41分-60分為C級，61分-80分為B級，81分-100分為A級。