[發明專利]基于局部自適應尺度集成學習的高分辨率影像分類方法

有效

• 申請號: 202111001772.3
• 申請日: 2021-08-30
• 公開（公告）號: CN113723281B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 湯曾偉;丁憶;肖禾;王亞林;李政;馬澤忠;羅鼎;錢文進;李朋龍;劉建;范文武;曾遠文;曾攀;舒文強;秦瑛歆
• 申請（專利權）人: 重慶市地理信息和遙感應用中心
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V20/13;G06V10/764;G06V10/77;G06K9/62
• 代理公司: 重慶飛思明珠專利代理事務所(普通合伙) 50228
• 代理人: 艾銘偉

本發明公開了一種基于局部自適應尺度集成學習的高分辨率影像分類方法，包括步驟：獲取工作區的樣本和高分辨率遙感影像；通過不同分割尺度下影像對象平均局部同質性的變化率曲線，獲取若干個優選尺度分割結果；計算不同優選尺度分割結果下每個分割對象的分類特征，構建整幅影像的覆蓋特征矩陣；計算覆蓋特征矩陣中各個覆蓋特征對于每個像元分類時的貢獻度；整幅影像的局部自適應尺度的集成學習并分割影像；構建分類器對局部自適應尺度分割結果下影像對象進行集成學習并分類。其顯著效果是：巧妙的避開了在基于對象分類范式中最佳分割參數的選擇問題，實現了不同尺度下分類信息的集成，提高了高分率遙感影像的地物識別精度。

技術領域

本發明涉及到遙感圖像識別以及基于對象分類方法技術領域，具體涉及一種基于局部自適應尺度集成學習的高分辨率影像分類方法。

背景技術

微電子技術的發展讓遙感傳感器可獲取的影像分辨率越來越高。在中國，2014年升空的高分2號已經可以同時獲取1m的全色波段數據和4m的多光譜數據。2016年，美國發射的WorldView-4衛星更是將全色波段的空間分辨率提升至0.3m。遙感圖像分辨率的逐步提升為現實世界地物向遙感圖像映射提供了更好的細節表達，同時也讓基于對象分析(Object Oriented Image Analysis，OBIA)的分類方法變得越來越普遍。OBIA分類是指將遙感影像分割后的對象作為一個研究單元，該影像對象可以是一個像元，也可以是多個像元的集合體，然后從該單元的綜合特征信息出發對該影像對象進行歸屬判定，從而提取影像上的信息。

圖像的分割不僅是OBIA分類范式的核心，也是OBIA的第一步。分割過程根據光譜特征、幾何特征、紋理特征等將影像劃分成多個光譜相似的、空間相鄰且有實際語義的單元，并認為單元內所有像素具備相同屬性以形成同質對象。這些單元在一定程度上和具有清晰語義的現實世界中的地物相對應。當前已知的分割算法已多達上千種，但由于通用的分割理論比較欠缺，因此在圖像分割方法領域仍有待研究。如何從眾多方法中選擇一個合適的分割方法，或對某個分割算法確定一個最佳的分割參數成為有待解決的問題。

在所有分割參數中，分割尺度參數控制分割后對象的相對大小最為重要。在以往的一些研究中，部分學者通過各種監督學習的方式在一定程度上得到了一個相對理想的分割尺度，但在參數優化以及選取過程中仍存在一些問題：大多數方法太過于注重尋找某一個最優的尺度參數來分割圖像，而忽略了分割圖像的最終目的是為了提高分類精度。這里首先要澄清一般研究中所描述的最優尺度是什么，最優尺度的“最優”指得是針對所有地物在全幅影像上最優，而不是一個能將所有影像對象和具有清晰現實世界語義的地物完美對應的尺度。因此尺度參數沒有“絕對最好”這一說法。地表覆蓋類型往往非常復雜，不同地物所對應的分割尺度都有所差異，當使用某單一最優尺度時，可以做到凸顯某種地類信息，但又不可避免的會損傷到其它地類的信息，所以很難定義單個或者某個最優的分割尺度參數。因此，一幅圖像是允許出現幾個最優尺度的，不同的最優尺度對應了不同地物的語義顯著區域。把“最優尺度”稱為“優選尺度”或許更為合適。相比尺度，生產人員其實更愿意關心精度，只要最終的分類精度足夠高，其實是可以不關心尺度選擇這個中間過程是如何運行的，甚至允許分類過程中一幅圖像上出現多個優選尺度。因此如何將多個尺度參數同時集成進圖像分割和地物識別工作中是當前的一個難點。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明的目的是提供一種基于局部自適應尺度集成學習的高分辨率影像分類方法，首先通過不同分割尺度下的平均局部同質性篩選得到優選尺度集；再在不同優選分割尺度上進行集成學習，通過計算不同優選分割尺度下的特征貢獻度累計值來獲取被計算單元對應的局部自適應尺度，從而在圖像全域形成不同局部向不同尺度的映射邏輯關系；最后在分割結果下實現最終的地物分類與識別。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種基于局部自適應尺度集成學習的高分辨率影像分類方法，其關鍵在于：包括以下步驟：

步驟1：明確待分類地物體系，獲取工作區的樣本和高分辨率遙感影像；