本發明公開了一種基于特征提取的光學遙感圖像水域分類方法,主要解決現有水域分類無法利用水域全局信息,分類精細度低的問題。其實現步驟為:訓練用于遙感圖像水域檢測的卷積神經網絡模型;使用訓練好的模型檢測測試圖像,得到測試水域集合;提取現有數據集中訓練水域集合;分別標記測試水域集合和訓練水域集合的聯通域,得到測試聯通域和訓練聯通域,并分別提取這兩個聯通域的特征,得到測試特征集合和訓練特征集合;使用訓練特征集合訓練隨機森林模型;將測試特征集合輸入隨機森林,得到初始分類結果;使用約束規則優化初始分類結果,得到最終水域分類結果。本發明分類精度高,計算速度快,可用于對漁業資源調查,地質災害監測及國土資源調查。
聲明:
“基于特征提取的光學遙感圖像水域分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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