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申请/专利权人：浙江大学湖州研究院
摘要：本申请涉及遥感图像处理领域，其具体地公开了一种基于空天遥感融合影像的湿地物种分类方法，其采用深度学习技术对预定区域的卫星影像和无人机影像进行辐射互校准，利用卷积神经网络提取卫星影像和无人机影像中相对应波段的光谱特征，基于二者的光谱特征差异来更新网络参数，使得网络在提取光谱特征时能够实现光谱特征的对齐，并基于提取的校准对齐的卫星影像光谱特征和无人机影像光谱特征进行图像重构，生成校准处理后的卫星影像和无人机影像，进而通过多模态图像信息融合和物种特征提取，以此来进行湿地物种的智能分类。这样，能够有效减小由于传感器特性、拍摄条件等因素造成的影像间辐射差异，提高湿地物种分类的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于空天遥感融合影像的湿地物种分类方法，其特征在于，包括：获取预定区域的卫星影像；获取由无人机采集的所述预定区域的无人机影像；对所述卫星影像和所述无人机影像进行预处理以得到预处理后卫星影像和预处理后无人机影像；对所述预处理后卫星影像和所述预处理后无人机影像进行辐射互校准以得到校准处理后卫星影像和校准处理后无人机影像；对所述校准处理后卫星影像和所述校准处理后无人机影像进行融合以得到预定区域多模态影像；从所述预定区域多模态影像提取待识别湿地物种感兴趣图像；从所述待识别湿地物种感兴趣图像提取待识别湿地物种图像特征；将所述待识别湿地物种图像特征输入基于分类器的湿地物种识别器以得到识别结果，所述识别结果用于表示湿地物种类型标签；其中，从所述待识别湿地物种感兴趣图像提取待识别湿地物种图像特征，包括：将所述待识别湿地物种感兴趣图像输入基于空洞金字塔网络模型的图像多尺度特征提取器以得到湿地物种浅层特征图和湿地物种深层语义特征图；将所述湿地物种浅层特征图输入基于特征梯度关联分布的掩码显著器以得到湿地物种浅层显著特征图；将所述湿地物种浅层显著特征图和所述湿地物种深层语义特征图输入基于注意力机制的显著联合感知模块以得到湿地物种浅层-深层显著联合感知特征图作为所述待识别湿地物种图像特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学湖州研究院 基于空天遥感融合影像的湿地物种分类方法
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