一种基于多任务深度学习的高分辨率遥感影像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多任务深度学习的高分辨率遥感影像分类方法，首先利用四波段影像计算NDVI与NDWI，并以此为基础进行高分辨率遥感影像的样本制作；通过对样本的筛选，将训练数据分为复杂样本与简单样本；同时构建多任务的深度学习网络，先对复杂样本的网络进行训练，然后冻结该部分参数，对简单样本的网络进行训练，得到建筑物与道路加强的分类模型；接着用该模型进行测试数据的分类，得到分类结果；最后对分类结果进行边缘检测与有条件的开运算，去除孔洞。本发明提高了建筑物与道路的识别精度，缩短了训练时间，优化了分类结果，可用于地表信息提取以及变化检测等应用问题。