“多尺度面向对象+深度学习”——遥感图像解译的完整解决方案

泰伯网

2018-06-13 16:25

摘要:遥感图像解译有两个最大的难点,第一点是地物分不开,就是不同的地物很难把它分割开来,第二点就是地物分不准,就是很难准确识别地物类型。

遥感图像解译有两个最大的难点,第一点是地物分不开,就是不同的地物很难把它分割开来,第二点就是地物分不准,就是很难准确识别地物类型。

  对于第一点:面向对象方法解决了地物分割的问题,将不同的地物分割到不同的对象之中,这对分类起了至关重要的作用。 但同时,虽然面向对象方法提取了对象的基本光谱、形状、纹理等特征。但对于形状、纹理特征描述的不够全面,信息量还不足以支撑完整的地物分类、识别。

  为了解决第二点:分割后的不同尺度对象可以进一步形成训练样本,进行‘深度学习’,通过‘深度学习’来掌握不同对象的纹理特性,形成深度学习模型反过来指导对象分类,这是分类问题的很好的解决方案。

  简译”(Easy Interpretation)软件做为第一款多尺度对象完全融合'的图像信息提取软件,解决了混合地物分割的问题,最大提高解译精度,减少后期人工矢量编辑工作。同时最新版本完美结合了"深度学习”能力,解决了面向对象信息提取软件的“分类不准确”问题,极大提高解译效率和解译精度。

  “简译”生产产品示例:

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