一种基于生成对抗网络的高分辨率遥感图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的高分辨率遥感图像分类方法，具体步骤为：输入高分辨率遥感图像及其类标图像，在高分辨遥感图像上选择训练样本集和测试样本集；构造均值混淆矩阵和相应的训练类别对，分别对每一个训练类别对，构造训练样本对，并对训练样本对进行合成，得到图像块；搭建生成对抗网络并构造生成器和判别器损失函数；输入图像块，分别对生成器和判别器损失函数交替训练；根据训练好的生成器生成混合样本；将混合样本加入训练样本集；根据新的训练样本集训练深度卷积神经网络，输入测试样本集到深度卷积神经网络中，输出预测类标，完成分类。本发明能够有效提高分类边界的分类精度，可用于到环境监测、城市规划以及防灾减灾。