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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于多分类器对抗主动迁移学习的遥感图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115620160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211290846.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多分类器对抗主动迁移学习的遥感图像分类方法是由曾铮;马丽设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分类器对抗主动迁移学习的遥感图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多分类器对抗主动迁移学习的遥感图像分类方法，包括：获取待分类高光谱遥感图像；将待分类高光谱遥感图像输入分类模型，分类模型输出分类结果；分类模型是基于包括多个样本高光谱遥感图像和对应类别结果标签的源域数据和仅包括多个样本高光谱遥感图像的目标域数据进行训练得到的，分类模型的训练过程中训练网络结构包括特征提取器G、第一分类器C1和第二分类器C2，所述分类模型的训练过程中每一次迭代过程中都包含迁移学习阶段和主动学习阶段。本发明能够提升无监督迁移策略分类精度，解决传统的主动学习在选点的策略上与迁移学习的兼容性较差的问题，最终有效地提高了高光谱图像的分类精度。

本发明授权基于多分类器对抗主动迁移学习的遥感图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分类器对抗主动迁移学习的遥感图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类高光谱遥感图像； 将所述待分类高光谱遥感图像输入分类模型，分类模型输出分类结果； 其中，所述分类模型是基于包括多个样本高光谱遥感图像和对应类别结果标签的源域数据和仅包括多个样本高光谱遥感图像的目标域数据进行训练得到的，所述分类模型的训练过程中训练网络结构包括特征提取器G、第一分类器C1和第二分类器C2，所述分类模型的训练过程中每一次迭代过程中都包含迁移学习阶段和主动学习阶段; 所述迁移学习阶段的训练过程为： 先将所述源域数据和所述目标域数据输入训练网络中进行对抗迁移学习，学习目标为特征提取器G、第一分类器C1和第二分类器C2均能学习源域数据的知识，且使得所述源域数据和目标域数据的整体和各分类结果分布对齐，以及所述源域数据和目标域数据的域适应； 所述学习目标为特征提取器G、第一分类器C1和第二分类器C2均能学习源域数据的知识，且使得所述源域数据和目标域数据的整体和各分类结果分布对齐的实现方式为： 基于最小化第一分类器C1和第二分类器C2的分类交叉熵损失函数，以及最小化经过特征提取器G的源域数据和目标域数据的整体和各分类最大均值差异损失确定训练网络的第一总损失函数； 所述源域数据和目标域数据的域适应的实现方式为： 固定所述特征提取器G的参数，目标域数据Xt经过数据变换后输入到所述第一分类器C1和所述第二分类器C2中，然后最大化两个分类器对分类结果的差异；再固定所述第一分类器C1和所述第二分类器C2，再最小化两个分类器对分类结果的差异，确定训练网络的第二总损失函数; 所述主动学习阶段的训练过程为： 主动学习查询策略选择仍然被多分类器分类不一致的目标域数据； 将所述不一致目标域数据进行人工标记，标记后加入所述源域数据，一起进行下一迭代轮次的训练； 主动学习查询策略选择仍然被多分类器分类不一致的目标域数据，具体包括: 从所述目标域数据的分类不一致数据点中选择信息量数值和多样性数值加权求和的排序前N个数据点作为无法被迁移的不一致目标域数据，其中，N为正整数; 具体地，在上述多分类器对抗迁移学习网络中，首先通过最小化多分类器进行源域交叉熵损失和目标域分类不一致性损失约束，让多分类器在能正确分类源域数据的情况下，对目标域数据分类不一致；接着进行域适应，即通过最大化目标域分类不一致性损失来使目标域数据经过特征提取器变换后能远离源域的决策边界，此时计算每一个分类不一致目标域数据点的Qcx，公式如下： 其中，是目标域分类不一致数据点，C1、C2为分类器，G为特征提取器； 对每个数据点计算两个值，一是密度ρ，二是与特定样本之间的距离δ，计算公式如下： 其中，为截断距离，为数据点i与数据点j的距离，sign为符号函数，密度ρ是计算其他不一致数据点与此数据点的距离小于的个数； 对于总体的多标准主动学习查询策略如公式： 其中，Q1x1是在多分类器分类不一致数据中查询策略，x1为多分类器分类不一致数据，λ1、λ2为权重参数，并且λ1+λ2=1，主动学习在选择不一致数据点的基础上，选择密度值高但属于不同簇的数据点，来保证选择的数据点高信息量和多样性。

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