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一种基于跨传感器迁移的高分辨率遥感影像不透水面提取方法

摘要

本发明涉及一种基于跨传感器迁移的高分辨率遥感影像不透水面提取方法。本发明结合深度学习理论,设计跨传感器归一化层,利用数据驱动方式层次化自动学习传感器自身辐射特性归一化参数,消除不同遥感传感器间特性差异;并设计传感器相关对抗优化训练,高效优化地物语义相关卷积参数与各传感器相关归一化参数,增强不同数据源影像间深度学习模型的迁移能力。本发明能够解决现有深度迁移学习方法无法顾及传感器特性差异所带来的跨传感器迁移困难的问题,实现从高分辨率机载影像到星载影像的深度不透水面提取模型的迁移,有效提升跨传感器迁移分类与制图的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN112733788A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN202110077757.0

  • 发明设计人 王俊珏;钟燕飞;马爱龙;

    申请日2021-01-20

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王琪

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-06-19 10:48:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-05

    授权

    发明专利权授予

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