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龙图腾网恭喜中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利一种遥感样本数据集的构建方法、系统、介质及设备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：CN117197609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311080164.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种遥感样本数据集的构建方法、系统、介质及设备是由李逸川;于峻川;金鼎坚;王明;李皎皎;何怡原设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感样本数据集的构建方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于遥感数据领域，尤其涉及一种遥感样本数据集的构建方法、系统、介质及设备。该方法通过非监督语义分割技术构建伪标签，基于知识引导的智能交互解译方法完成样本标签的优化，构建可用于样本自生产的深度卷积神经网络，利用样本智能增广技术提升样本的多样性，用循环迭代的训练方式完整样本数据集的构建。本发明充分体现了遥感大数据与专家知识的优势，数据‑知识联合驱动下极大提高了遥感样本集制作的效率，可为基于深度学习技术的大区域遥感地物分类应用提供技术基础。

本发明授权一种遥感样本数据集的构建方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种遥感样本数据集的构建方法，其特征在于，包括：S1，通过非监督语义分割网络对任意一组遥感数据对应的切片数据集中的每个切片数据进行处理，得到每个切片数据对应的第一伪标签数据；S2，通过所述非监督语义分割网络对修订切片数据进行处理，得到第三伪标签数据，将第三伪标签数据与第二伪标签数据组合得到初步标签数据，所述修订切片数据通过对每个存在错误的伪标签数据对应的切片数据进行修正处理得到，所述第二伪标签数据为在所述第一伪标签数据中未存在错误的伪标签数据；S3，通过切片数据集以及由初步标签数据构成的初步标签数据集对深度卷积神经网络进行训练，得到第一深度卷积神经网络；S4，基于第一深度卷积神经网络对待构建样本数据集的遥感数据进行预测处理，得到一级标签数据，在所有一级标签数据中选取置信度超过阈值的切片数据进行增广处理；S5，将增广处理后的切片数据以及该切片数据对应的一级标签数据作为新训练集，进行所述深度卷积神经网络的训练，得到第二深度卷积神经网络，将所述第二深度卷积神经网络作为所述第一深度卷积神经网络对所述待构建样本数据集的遥感数据进行预测处理，并重复执行S4以及S5，更新由所述一级标签数据组成的遥感样本数据集，直至满足所述待构建样本数据集的遥感数据的要求，完成样本数据集的构建。

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