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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明涉及图像识别处理领域，提出了一种基于协作网络的高分辨率地表覆被遥感分类方法及系统，通过设计一种协作网络，根据局部特征编码模块和全局特征编码模块进行局部覆被特征和全局覆被特征的增强，以获取更多的局部特征信息和全局特征信息，进而提高分类预测的精确性，再设计一种特征解码模块进行多个空间尺度的地表覆被分类预测，并通过设计一种多尺度加权损失函数，根据覆被类型中值频率与对比度因子建立多重加权的损失函数并应用于不同尺度的地表覆被分类预测，以提升少数类与困难类覆被类型的识别能力，进而提高整体分类预测的精确性，最终进行精度验证以输出最终地表覆被分类预测结果，本发明极大地提高了地表覆被分类监测的精确性。
主权项：1.一种基于协作网络的高分辨率地表覆被遥感分类方法，其特征在于，包括：获取遥感影像数据并进行预处理，以制作地表覆被样本数据；将所述地表覆被样本数据输入协作网络，所述协作网络包括局部特征编码模块、全局特征编码模块和特征解码模块；所述局部特征编码模块获取所述地表覆被样本数据的局部增强覆被特征；所述全局特征编码模块获取所述地表覆被样本数据的全局增强覆被特征；所述特征解码模块根据所述局部增强覆被特征和所述全局增强覆被特征获取地表覆被分类预测；根据多尺度加权损失函数进行迭代优化后，进行精度验证以输出最终地表覆被分类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于协作网络的高分辨率地表覆被遥感分类方法及系统
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