一种基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法

摘要

本发明公开了一种基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法。首先，对遥感影像进行预处理，用软分类方法获取得到分数影像；同时，利用卷积神经网络模型(Convolutional Neural Network,简称CNN)和空间定位技术，提取街景图像中地物属性信息。其次，根据设定放大因子，对街景图像中地物进行定位，计算其所占亚像元的面积比。然后，综合考虑分数影像与街景图像中地物的类别和位置属性，计算亚像元的空间依赖指数。最后，根据亚像元的空间依赖指数和亚像元面积比，获取得到亚像元的类别隶属度，进而得到超分辨率的土地覆被制图结果。本发明构建基于街景图像的遥感影像超分辨率土地覆被制图方法理论模型，能够融合高分辨率的图片地物信息，制图结果的精度高。