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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
摘要：本发明公开了一种基于AI的遥感数据样本信息融合与多尺度重构方法及系统，属于遥感解译技术领域，方法包括：获取预设区域内用于遥感解译的多源样本真值数据；基于ANN和CNN构建多源样本融合与多尺度重构模型；使用所述多源样本真值数据对所述多源样本融合与多尺度重构模型中的ANN模块进行训练优化；利用训练好的多源样本融合与多尺度重构模型进行遥感数据样本信息融合与多尺度重构，输出多尺度样本真值。本发明可以融合多源样本的有用信息，便于快速智能化的获取不同尺度的高质量样本真值，解决了目前大规模遥感智能解译产品验证样本不足及样本质量不高的问题，有助于对待验证遥感解译产品精度进行真实性验证和综合评价。
主权项：1.一种基于AI的遥感数据样本信息融合与多尺度重构方法，其特征在于，该方法包括：获取预设区域内用于遥感解译的多源样本真值数据；基于ANN和CNN构建多源样本融合与多尺度重构模型；使用所述多源样本真值数据对所述多源样本融合与多尺度重构模型中的ANN模块进行训练优化；利用训练好的多源样本融合与多尺度重构模型进行遥感数据样本信息融合与多尺度重构，输出多尺度样本真值；所述多源样本真值数据包括；地面采样数据、历史资料数据和人工解译数据；采用基于不同空间分层复杂自然场景与观测目标相关联的分层优化采样策略，对所述多源样本真值数据进行预处理；优化采样策略包括：确定区域总体样本量、分层抽样、空间相关性分析、地形地理分析和布设样点疏密；所述多源样本融合与多尺度重构模型中，利用ANN模块对所述多源样本真值数据进行信息融合，通过优化、迭代训练输出高精度的目标样本真值，并将输出的目标样本真值输入CNN模块中，根据待验证解译产品的尺度，在不同的卷积层设置参数，输出多尺度样本真值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 基于AI的遥感数据样本信息融合与多尺度重构方法及系统
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