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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
摘要：本发明提供了一种遥感图像的聚类方法、装置、设备及介质。涉及遥感图像处理技术领域。该方法，包括：获取待处理的至少两个异源目标遥感图像；将至少两个异源目标遥感图像输入遥感图像聚类模型，得到第一聚类结果，第一聚类结果表征同一目标遥感图像中像素特征的相似度以及不同目标遥感图像之间像素特征的相似度；基于第一聚类结果，对至少两个目标遥感图像中的像素特征进行聚类，得到第二聚类结果。
主权项：1.一种遥感图像聚类方法，其特征在于，包括：获取待处理的至少两个异源目标遥感图像；将所述至少两个异源目标遥感图像输入遥感图像聚类模型，得到第一聚类结果，所述第一聚类结果表征同一所述目标遥感图像中像素特征的相似度以及不同所述目标遥感图像之间像素特征的相似度；基于所述第一聚类结果，对所述至少两个目标遥感图像中的像素特征进行聚类，得到第二聚类结果；其中，所述遥感图像聚类模型的训练方法包括：获取多个异源样本遥感图像；分别对每个所述异源样本遥感图像中的像素特征进行初始聚类，得到至少一个正样本对和至少一个负样本对，其中，所述正样本对表征同一样本遥感图像中的两个像素特征属于同一类别，所述负样本对表征同一样本遥感图像中的两个像素特征属于不同类别；根据所述至少一个正样本对和所述至少一个负样本对，构建损失函数；采用所述损失函数对待训练的遥感图像聚类模型进行无监督训练，得到遥感图像聚类模型；所述分别对每个所述异源样本遥感图像中的像素特征进行初始聚类，得到至少一个正样本对和至少一个负样本对，包括：针对每个所述样本遥感图像构建图模型，并提取所述图模型中的节点特征，其中，所述样本遥感图像中像素表征节点特征；通过预设的聚类算法，对每个所述样本遥感图像的所述节点特征进行初始聚类，得到初始聚类结果，其中，所述初始聚类结果表征两个所述节点特征之间的相似度；根据所述初始聚类结果，划分得到每个所述样本遥感图像的至少一个正样本对和至少一个负样本对，其中，所述正样本对表征两个节点特征之间的相似度高于第一阈值，所述负样本对表征两个节点特征之间的相似度小于第一阈值。
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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 遥感图像的聚类方法、装置、设备及介质
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