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龙图腾网恭喜北京数慧时空信息技术有限公司申请的专利基于地学信息和主动学习的遥感样本标注方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115272870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211135861.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于地学信息和主动学习的遥感样本标注方法是由陈婷;段红伟;李洁;董铱斐;邹圣兵设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地学信息和主动学习的遥感样本标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地学信息和主动学习的遥感样本标注方法，属于遥感图像分类领域，包括：获取遥感样本集；对遥感样本集进行地学计算，得到地学信息；根据地学信息对遥感样本集进行聚类；结合主动学习方法得到已标注样本集和未标注样本集；通过已标注样本集对第一分类器模型进行模型训练，将未标注样本集输入第一分类器模型进行预测，并结合地学信息和样本查询策略进行筛选，得到价值样本集；将价值样本集交由专家进行标注后，将专家标注的价值样本集加入已标注样本集；通过第一分类器模型对未标注样本集进行标注，得到标注结果。本发明的标注方法能够提高标注的准确率。

本发明授权基于地学信息和主动学习的遥感样本标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地学信息和主动学习的遥感样本标注方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取遥感样本集，遥感样本集由多个遥感样本组成，遥感样本分为未标注样本和已标注样本；S2对遥感样本集进行地学计算，得到地学信息，其中，所述地学信息包括高程信息、光谱信息、纹理信息、形状信息、统计计量信息；S3根据地学信息对遥感样本集进行聚类，得到k个聚类簇和k个聚类中心，其中，每个聚类簇均包括一个聚类中心，k≥1；S4计算每个聚类中心与对应聚类簇中遥感样本之间的距离，每个聚类簇均选取离聚类中心最近的遥感样本和最远的遥感样本，得到2k个遥感样本；S5将2k个遥感样本中的未标注样本交给专家进行标注，将专家标注的结果和遥感样本集中的已标注样本组成已标注样本集，并将遥感样本集分为已标注样本集和未标注样本集；S6通过已标注样本集对第一分类器模型进行模型训练，并判断是否满足第一分类器模型训练终止的条件：若满足，结束训练，执行步骤S9；若不满足，执行步骤S7；S7将未标注样本集输入第一分类器模型进行预测，并结合地学信息和样本查询策略进行筛选，得到价值样本集；S8将价值样本集交由专家进行标注后，将专家标注的价值样本集加入已标注样本集，并更新未标注样本集后返回至步骤S6；S9通过第一分类器模型对未标注样本集进行标注，得到标注结果；其中，所述步骤S3包括：S31获取每个遥感样本的位置信息，并根据地学信息构建距离计算策略，距离计算策略包括空间距离方法和特征距离方法；S32基于距离计算策略得到k个初始聚类中心；S33结合遥感样本的位置信息和距离计算策略对k个初始聚类中心进行迭代优化，得到k个聚类簇和k个聚类中心。

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