基于OpenStreetMap的高空间分辨率遥感影像迁移学习分类方法

摘要

基于OpenStreetMap的高空间分辨率遥感影像迁移学习分类方法，包括：基于OpenStreetMap数据自动生成目标域的影像对象样本集；采用与目标域影像具有相同成像传感器的源域影像，基于其历史分类图自动生成源域的影像对象样本集；综合以上目标域和源域样本集形成混合样本集，用于训练基于随机森林的迁移学习算法分类器；采用最终分类器预测目标域影像对象类型，以此得到最终分类结果。本发明在没有人工标注目标域影像类别的情况下，可以从OpenStreetMap数据中提取目标域影像对象的标签，通过挖掘相同传感器影像的历史分类图信息，结合目标域影像样本集，采用迁移学习算法对影像进行分类，降低了分类成本，可应用于大范围高空间分辨率遥感影像分类工作。