一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置

摘要

本发明涉及一种基于弱监督学习的遥感图像地物识别与分类方法和装置。该方法包括：读取部分标注的多源遥感图像，构建标注样本数据集和未标注样本数据集；建立标注训练集和标注验证集；建立教师模型和学生模型；对教师模型进行预训练；根据训练完成的教师模型得到未标注数据的预测结果，作为伪标签；读取未标注样本数据集和伪标签，构建伪标注训练集；输入标注训练集、标注验证集和伪标注训练集，进行随机数据增强，对学生模型进行训练；向训练完成的学生模型输入预测数据集，得到地物识别与分类的结果。本发明使用部分标注的多源遥感图像建立机器学习模型，使用所建立的模型对地物类型进行识别，能够显著提高地物要素识别和分类的准确率。