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摘 要:本发明公开了一种基于机器学习及局部和全局特征融合的遥感图像分类方法,涉及高光谱遥感图像分类技术领域。本发明包括以下步骤:S1:构建机器学习架构;S2:获取高光谱数据集,并从高光谱数据集获得训练集和测试集;S3:训练机器学习架构结构;S4:利用测试集对步骤S3得到的训练好的机器学习架构模型进行测试,获取图像分类结果。本申请通过对深层局部特征以及全局特征的提取,能够获得更全面的特征用于最终的分类,分类效果佳,经测试,本申请所述的图像分类方法的总体精度OA、平均精度AA、卡帕系数KAPPA分别能够达到84.36%、91.44%、0.8223。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310537406.2 | 专利名称: | 基于机器学习及局部和全局特征融合的遥感图像分类方法 |
申请日: | 2023-05-15 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市长清区西部新城大学科技园 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 遥感 遥感图像搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116258914B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |