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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的农作物智能遥感提取方法及系统。基于地理空间自相关性，采用分区迁移学习的策略，对目标影像进行以地理子区的形式进行分块，确保每块地理子区影像的机器学习模型的训练样本来自于相邻一块影像的分类结果，在小范围内进行分类学习，再将分类学习结果逐步外推至临近子区，从局部到整体实现对研究区的农作物提取，能有效控制地域差异产生的同类作物物候特征差异，提高分类精度。
主权项：1.一种基于迁移学习的农作物智能遥感提取方法，其特征在于，包括：对目标区域进行分区；所述对目标区域进行分区，包括：对目标区域进行分区，分区后的各相邻子区有重合；对分区后的一个子区q1进行识别，得到分类结果；所述对分区后的一个子区q1进行识别，得到分类结果，包括：结合非监督分类和人工先验知识，对分区后的一个子区q1进行识别，得到分类结果；具体地，将第一个子区的特征影像采用非监督的K-Means方法进行分类，分类类别数设为10，迭代次数设为20；得到初始非监督分类结果的像元值设置为1-10后，对比区域的遥感影像和结合先验知识，人工对非监督分类结果进行重新的目视判别，进行重新分类，将10类结果重新分为两类，其中目标地类类别像元赋值为1，其它类别像元赋值为0，从而得到第一块特征影像的二值化分类结果；将所述子区q1的分类结果作为所述子区q1的相邻子区q2的分类模型的训练样本输入到所述子区q2的分类模型中，得到所述子区q2的分类结果；将所述子区q2的分类结果作为所述子区q2的相邻子区q3的分类模型的训练样本输入到所述子区q3的分类模型中，得到所述子区q3的分类结果；重复上述分类过程直至得到所有子区的分类结果；在所述得到所有子区的分类结果之后，还对所有子区的分类结果进行拼接，得到整个目标区域的分类结果。
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百度查询： 华中师范大学 一种基于迁移学习的农作物智能遥感提取方法及系统
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