基于场景的遥感影像镶嵌方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115858840A(43)申请公布日2023.03.28(21)申请号202310173241.5(22)申请日2023.02.28(71)申请人北京数慧时空信息技术有限公司地址100070北京市丰台区海鹰路1号院1号楼二层201(72)发明人贾若愚许晓航龚启航陈宇李洁邹圣兵(51)Int.Cl.G06F16/535(2019.01)G06F16/55(2019.01)G06F16/583(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图1页(54)发明名称基于场景的遥感影像镶嵌方法(57)摘要本发明提供一种基于场景的遥感影像镶嵌方法，首先获取目标场景和第一影像，并对第一影像进行特征提取得到第一影像的特征，构建目标场景和第一影像的特征之间的关系图谱；然后利用关系图谱对第一影像进行推荐，得到推荐影像；之后采用筛选策略对推荐影像进行迭代筛选，得到第二影像；最后对第二影像进行两两镶嵌，得到镶嵌影像。本发明的方法先对遥感影像进行推荐和迭代筛选，得到影像后再进行镶嵌，极大的降低了人工成本，并且推荐和筛选后得到的影像更适用于当前目标场景，更适合进行场景任务及场景分析。CN115858840ACN115858840A权利要求书1/2页1.一种基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，该方法包括：S1获取目标场景和第一影像，并对第一影像进行特征提取得到第一影像的特征，构建目标场景和第一影像的特征之间的关系图谱；S2利用关系图谱对第一影像进行推荐，得到推荐影像；S3采用筛选策略对推荐影像进行迭代筛选，得到第二影像；S4对第二影像进行两两镶嵌，得到镶嵌影像。2.根据权利要求1所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，步骤S1包括：S11收集资料，包括基础资料、场景资料和影像资料；S12获取遥感影像，将遥感影像基于场景进行分类，选取与目标场景相关的遥感影像，作为第一影像；S13对第一影像进行提取，得到第一影像的特征；S14根据资料和第一影像的特征构建关系网络，关系网络为多个实体之间的关系；S15将关系网络图谱化，得到关系图谱。3.根据权利要求2所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于：基础资料包括道路规划资料、建筑分布资料、地形地貌资料、气候气象资料；场景资料是与目标场景相关的资料，包括目标场景的任务资料、目标场景的环境资料、目标场景的文本描述资料、目标场景的地物资料；影像资料包括影像时间、影像云量、影像空间范围、影像分辨率、影像实体。4.根据权利要求2所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，第一影像的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征和数学统计特征，步骤S14包括：根据本文分析方法对资料进行关键词的提取，基于关键词与第一影像的特征之间的相似程度得到关系表示；根据命名实体识别方法在资料中识别与目标场景相关的实体；根据关系表示对实体与实体间的关系进行预测和提取，构建实体网络，得到实体间的关系。5.根据权利要求1所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，步骤S2包括：目标场景包括目标任务，将目标任务进行特征提取，得到任务特征；将关系图谱进行知识表示学习并向量化，得到关系图谱特征；计算关系图谱特征与任务特征的相似度，将达到阈值的关系图谱特征对应的图谱节点作为优选图谱节点；根据优选图谱节点进行反推理，得到与其相关的第一影像的特征，进而得到与其相关的第一影像，作为推荐影像。6.根据权利要求3所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，步骤S3包括：根据目标场景选择筛选策略，基于筛选策略对推荐影像进行筛选，得到候选影像；对筛选过程进行迭代，直至达到迭代停止条件，将得到的候选影像进行整理，得到第二影像。7.根据权利要求6所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，目标场景为植被分析，候选影像包括第一候选影像、第二候选影像和第三候选影像，对应的筛选策略为：第一步、筛选影像分辨率高于2m的影像，作为第一候选影像；2CN115858840A权利要求书2/2页第二步、根据第一候选影像的特征描述植被的种类，将第一候选影像根据植被种类的数目从大到小进行排序，筛选前50%的第一候选影像，作为第二候选影像；第三步、根据每幅第一候选影像的植被范围计算覆盖度，将第一候选影像根据植被覆盖度按从大到小进行排序，筛选前50%的第一候选影像，作为第三候选影像；第四步、迭代筛选第二步和第三步，直至达到最大植被种类、最大植被覆盖度或最大迭代次数，得到的第二候选影像和第三候选影像合并形成第二影像。8.根据权利要求6所述的基于场景的遥感影像镶嵌方法，其特征在于，目标场景为城市环境污染分析，候选影像包括第一候选影像、第二候选影像和第三候选影像，对应的筛选策略为：步骤一、筛选影像分辨率高于2m的影像，作为第一候选影像；