遥感影像地类识别对应深度学习样本库的自动获取方法

摘要

本发明属于土地利用遥感监测技术领域，特别涉及一种遥感影像地类识别对应深度学习样本库的自动获取方法，首先通过在同一坐标系下叠加土地利用现状矢量图和遥感图；通过设定阈值标记遥感图中梯度值较小的点，作为标记点；通过标记点进行漫水填充，并给对应于每个填充区域的掩膜赋值和保存地类信息；根据掩膜提取分割后图像，并根据掩膜保存的土地利用现状的地类信息进行分类保存，形成样本库；本发明通过叠加对比同时相的土地利用现状数据和遥感数据，实现不同地类对应遥感影像特征库的自动收集，相比于传统人工获取样本的工作量大、样本区域难获取的不足，本发明所用获取样本方法更加快速、准确，人工成本显著减少。