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龙图腾网恭喜中国科学院计算机网络信息中心申请的专利一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置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：CN114399686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111421623.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置是由李峥;赵江华;王学志设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置。该方法包括：读取部分标注的多源遥感图像，构建标注样本数据集和未标注样本数据集；建立标注训练集和标注验证集；建立教师模型和学生模型；对教师模型进行预训练；根据训练完成的教师模型得到未标注数据的预测结果，作为伪标签；读取未标注样本数据集和伪标签，构建伪标注训练集；输入标注训练集、标注验证集和伪标注训练集，进行随机数据增强，对学生模型进行训练；向训练完成的学生模型输入预测数据集，得到地物识别与分类的结果。本发明使用部分标注的多源遥感图像建立机器学习模型，使用所建立的模型对地物类型进行识别，能够显著提高地物要素识别和分类的准确率。

本发明授权一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）读取部分标注的多源遥感图像，构建标注样本数据集和未标注样本数据集； 2）从标注样本数据集建立标注训练集和标注验证集； 3）建立教师模型和学生模型； 4）输入标注训练集和标注验证集，对教师模型进行预训练，得到训练完成的教师模型； 5）向训练完成的教师模型输入未标注样本数据集，得到未标注数据的预测结果，作为伪标签； 6）读取未标注样本数据集和伪标签，构建伪标注训练集； 7）输入标注训练集、标注验证集和伪标注训练集，进行随机数据增强，对学生模型进行训练； 8）将学生模型作为新的教师模型，重复步骤5）到步骤7）； 9）向训练完成的学生模型输入预测数据集，得到地物识别与分类的结果； 步骤1）所述部分标注的多源遥感图像是多张输入图像的集合，每张图像X包括多个通道，由对应于同一地理区域范围的雷达遥感图像X1和光学遥感图像X2的通道堆叠而成；将其中的I1张输入图像A进行标注得到对应的标注图像A’，每张标注图像包括一个通道，其中的每个像素值代表该像素所对应地理区域范围的类别标签；将输入图像A及其对应的标注图像A’作为标注样本数据集，剩下的I2张输入图像B，作为未标注样本数据集； 步骤4）包括： （1）从标注训练集中不重复地随机读取m组图像，使用教师模型计算得到输出结果，并使用标注图像计算目标函数值； （2）根据目标函数值，更新模型参数； （3）重复上述步骤（1）到步骤（2），每次从标注训练集中不重复地随机读取m组图像，计算输出结果与目标函数值，优化模型参数，直到标注训练集中的全部图像完成一次训练； （4）读取标注验证集，使用教师模型计算得到预测结果，并使用标注图像计算评估指标； （5）重复上述步骤（1）到步骤（4），读取标注训练集，计算输出结果与目标函数值；优化模型参数；读取标注验证集，计算预测结果与评估指标，直到满足终止条件；所述终止条件为以下至少之一：模型评估指标达到期望、迭代次数大于最大迭代次数； 步骤7）包括： （1）将标注训练集和伪标注训练集合并，作为学生训练集； （2）从学生训练集中不重复地随机读取m’组图像，对这些图像进行随机数据增强后，使用学生模型计算得到输出结果，并使用标注图像和伪标签计算目标函数值； （3）根据目标函数值，更新模型参数； （4）重复上述步骤（2）到步骤（3），每次从学生训练集中不重复地随机读取m组图像，计算输出结果与目标函数值，优化模型参数，直到学生训练集中的全部图像完成一次训练； （5）读取标注验证集，使用学生模型计算得到预测结果，并使用标注图像计算评估指标； （6）重复上述步骤（2）到步骤（5），读取学生训练集，计算输出结果与目标函数值；优化模型参数；读取标注验证集，计算预测结果与评估指标，直到满足终止条件； 步骤9）所述地物识别与分类的结果是与预测数据集中每张图像一一对应的图像，其宽度、高度、分辨率与输入图像相同，每张图像包括一个通道，图像中的每个像素值代表该像素所对应地理区域范围的类别标签的预测结果； 步骤8）中如果学生模型的评估指标优于教师模型，则将学生模型作为新的教师模型，重复步骤5）到步骤7），直到满足学生模型的评估指标达到最大。

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