一种基于主动学习的遥感图像场景分类方法

摘要

本发明公开了一种基于主动学习的遥感图像场景分类方法，由以下步骤组成：从样本集人工随机地挑选出一批样本进行人工标记，标记后的样本为初始标记样本集D1，未标记的样本为未标记样本集U1，输入卷积神经网络进行特征提取得到标记样本特征图和未标记样本特征图，输入分支网络进行训练，利用查询策略从未标记样本集U1中选择一批样本进行人工标记，将标记后的样本添加到初始标记样本集D1中形成新标记样本集D2，重复直到未标记样本集U1全部被标记或者标记样本的数量达到初始标记样本集D1与未标记样本集U1和的20％；本发明使用经主动学习筛选出来的信息量丰富的样本进行场景分类，利用少的标记样本同样可以得到高的分类精度。