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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院申請的專利一種基于對象關(guān)聯(lián)特征的遙感影像增強(qiáng)分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118736272B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410722578.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于對象關(guān)聯(lián)特征的遙感影像增強(qiáng)分類方法是由竇鵬;黃春林設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于對象關(guān)聯(lián)特征的遙感影像增強(qiáng)分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及遙感技術(shù)和人工智能模式識別領(lǐng)域，具體涉及一種基于對象關(guān)聯(lián)特征的遙感影像增強(qiáng)分類方法。獲取數(shù)據(jù)庫中的多個樣本數(shù)據(jù)；提取每個樣本的特征并進(jìn)行兩兩組合構(gòu)建二元體訓(xùn)練集；將二元體訓(xùn)練集輸入圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練；提取目標(biāo)遙感影像中任意兩個像素的特征進(jìn)行兩兩組合構(gòu)建目標(biāo)二元體集合；將目標(biāo)二元體集合輸入分類模型中得到目標(biāo)二元體的分類結(jié)果；將目標(biāo)二元體進(jìn)行分解得到每個像素的類別；重復(fù)得到每個像素的多次分類結(jié)果；采用多數(shù)投票法獲取每個像素的最終分類結(jié)果完成對目標(biāo)遙感影像的分類。本發(fā)明利用對象之間的特征關(guān)聯(lián)組合成二元體，可輸出具備多樣性的分類結(jié)果，保證了分類的快速性和穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于對象關(guān)聯(lián)特征的遙感影像增強(qiáng)分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于對象關(guān)聯(lián)特征的遙感影像增強(qiáng)分類方法，其特征在于，包括：S1.獲取數(shù)據(jù)庫中的多個樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特征值和特征類型構(gòu)建樣本集；S2.提取樣本集中每個樣本的特征和類別標(biāo)簽并進(jìn)行兩兩組合，構(gòu)建二元體訓(xùn)練集；包括：從所述樣本集中任意選取兩個樣本si＝（gi，hi和樣本sj＝（gj，hj，其中，gi為第i個樣本數(shù)據(jù)的無向完全圖特征，hi為第i個樣本數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽，gj表示第j個樣本數(shù)據(jù)的無向完全圖特征，hj表示第j個樣本數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽；將選取的兩個樣本進(jìn)行組合，得到二元體sij＝gij，hij，其中，gij＝gi∪gj；S3.將所述二元體訓(xùn)練集輸入圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的分類模型；S4.采用隨機(jī)無放回方式提取目標(biāo)遙感影像中任意兩個像素的特征進(jìn)行兩兩組合，構(gòu)建目標(biāo)二元體集合；S5.將所述目標(biāo)二元體集合輸入訓(xùn)練好的分類模型中，得到每個目標(biāo)二元體的分類結(jié)果；S6.基于每個目標(biāo)二元體的分類結(jié)果將目標(biāo)二元體進(jìn)行分解，得到目標(biāo)二元體中每個像素的類別；包括：將目標(biāo)特征二元體pab輸入訓(xùn)練好的分類模型中進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果l；將l分解后分別得到pa和pb的類別標(biāo)簽ca和cb，具體為： cb＝lk-1％m+1其中，％表示取模操作，k表示類別序號，m表示類別總數(shù)；S7.重復(fù)步驟S4-S6，得到目標(biāo)遙感影像中每個像素的多次分類結(jié)果；S8.采用多數(shù)投票法在所述多次分類結(jié)果中獲取目標(biāo)遙感影像中每個像素的最終分類結(jié)果，完成對目標(biāo)遙感影像的分類。

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