一种基于弱监督学习的高分遥感目标边界提取方法

摘要

一种基于弱监督学习的高分遥感目标边界提取方法，首先根据提取任务确定遥感地物目标并制作相应的少量精确样本标签和大量不确切样本标签。然后使用少量精确样本标签训练小样本集边缘模型。再使用小样本集边缘模型去预测大量不确切样本集，得到大量的地物目标边缘强度图，对这批质量参差不一的强度图使用骨架提取算法获得骨架图，再采用边界完整程度算法计算每个地物目标的边界完整情况，并按给定阈值挑选整体边界完整度较高的骨架图作为大量较准确样本集。接着使用大量较准确样本集训练大样本集边缘模型。最后用大样本集边缘模型预测待生产的高分遥感影像，并用骨架提取，获得最终的目标边界提取结果。本发明的模型精度超过少量样本的模型精度。