一种遥感影像样本标注一体机及方法技术

本发明专利技术公开一种遥感影像样本标注一体机及方法，涉及样本标注技术领域，该一体机包括：卫星遥感影像数据组织管理模块、待标注遥感影像数据集确定模块和标注模型；卫星遥感影像数据组织管理模块用于根据预设遥感影像类别从卫星遥感影像中进行筛选，得到目标类别遥感影像；根据预设标注需求从目标类别遥感影像中筛选，得到目标需求遥感影像；预设标注需求包括空间范围、时间范围和预设标注样本特征；待标注遥感影像数据集确定模块用于对目标需求遥感影像进行处理，得到待标注遥感影像数据集；标注模型用于对待标注遥感影像进行预设标注对象的标注，获得标注样本；待标注遥感影像为待标注遥感影像数据集中遥感影像。本发明专利技术提高了样本标注效率。了样本标注效率。了样本标注效率。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感影像样本标注一体机及方法


[0001]本专利技术涉及样本标注
，特别是涉及一种遥感影像样本标注一体机及方法。

技术介绍

[0002]随着对地观测技术的发展，遥感影像数据以时效性强、覆盖范围广、类型和分辨率多样等特征呈现几何级数的快速增长。遥感影像数据包含的信息服务于地表信息的提取，以及资源和生态环境变化的监测监管，海量的遥感数据的信息提取需要快速精准的解译和智能识别服务支撑。得益于人工智能算法的发展、深度学习技术的应用和高性能计算技术的支撑，在遥感领域采用深度学习技术方法，通过构建大量的样本数据训练深度学习算法，实现场景理解、目标检测、地物分类和变化检测等目标，是遥感信息快速准确的提取、识别应用的重要保障。
[0003]现有的遥感影像数据样本或数据集大多是分别面向场景、目标、像素构建的，其生产过程多以人工标注方式开展，且样本和样本数据集的组织管理形式单一，多以文件形式管理。
[0004]针对遥感影像数据信息中包括生态环境监管、人类干扰活动信息和图斑的自动提取与识别的工作需求，采用大数据人工智能的方法进行自动化批量的高精度的识别和提取，需要建立专门的人类活动图斑样本数据，为人类活动图斑的人工智能自动识别提供训练样本数据支撑。如何解决遥感数据不同类型、不同传感器特征的遥感数据中人类活动样本和数据集的自动化生产，实现遥感影像人类活动样本自动标注，以及对遥感影像中人类样本数据集或样本数据库实现规范化组织管理，是十分迫切的需求和问题。
[0005]解决遥感影像数据中人类干扰活动样本标注的自动生成流程、不同类型人类干扰活动样本数据文件的标注与生产加工，实现标注样本数据集结果的规范化组织、应用管理与质量控制，是遥感影像人类干扰活动信息自动提取、目标识别、变化监测等人工智能算法深入发展亟需解决的关键问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种遥感影像样本标注一体机及方法，提高了样本标注效率。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种遥感影像样本标注一体机，包括：依次连接的卫星遥感影像数据组织管理模块、待标注遥感影像数据集确定模块和标注模型；
[0009]所述卫星遥感影像数据组织管理模块用于根据预设遥感影像类别从卫星遥感影像中进行筛选，得到目标类别遥感影像；根据预设标注需求从所述目标类别遥感影像中筛选，得到目标需求遥感影像；所述预设标注需求包括空间范围、时间范围和预设标注对象特征；
[0010]所述待标注遥感影像数据集确定模块用于对所述目标需求遥感影像进行拼接处理，得到待标注遥感影像数据集；
[0011]所述标注模型用于对待标注遥感影像进行预设标注对象的标注，获得标注样本；所述待标注遥感影像为所述待标注遥感影像数据集中遥感影像。
[0012]可选地，所述标注模型采用区域生长算法或者聚类算法或者邻域特征融合算法。
[0013]可选地，所述预设标注对象特征包括预设标注对象的几何特征和色彩特征。
[0014]可选地，所述待标注遥感影像数据集确定模块包括配置影像数据文件，所述配置影像数据文件包括将多景影像进行空间拼接的坐标，所述待标注遥感影像数据集确定模块根据配置影像数据文件对所述目标需求遥感影像进行空间拼接镶嵌处理，拼接镶嵌后的遥感影像构成待标注遥感影像数据集。
[0015]可选地，所述预设遥感影像类别包括高分卫星遥感数据、光学卫星遥感数据和多光谱卫星遥感数据。
[0016]可选地，预设标注对象包括采矿地、房屋、道路和水利工程。
[0017]可选地，还包括样本管理模块，所述样本管理模块用于根据遥感影像类别、空间范围、时间范围和标注对象对标注样本进行查询管理。
[0018]本专利技术还公开了一种遥感影像样本标注方法，所述遥感影像样本标注方法应用所述的遥感影像样本标注一体机，该方法包括：
[0019]根据预设遥感影像类别从卫星遥感影像中进行筛选，得到目标类别遥感影像；根据预设标注需求从所述目标类别遥感影像中筛选，得到目标需求遥感影像；所述预设标注需求包括空间范围、时间范围和预设标注对象特征；
[0020]对所述目标需求遥感影像进行拼接处理，得到待标注遥感影像数据集；
[0021]采用标注模型对待标注遥感影像进行标注对象的标注，获得标注样本；所述待标注遥感影像为所述待标注遥感影像数据集中遥感影像。
[0022]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0023]本专利技术通过卫星遥感影像数据组织管理模块对卫星遥感影像进行初步筛选，通过待标注遥感影像数据集确定模块对卫星遥感影像进行处理，完善初步筛选得到的卫星遥感影像，最后通过标注模型对完善后的卫星遥感影像进行对象标注，实现了卫星遥感影像的批量样本自动标注，提高了样本标注效率。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1为本专利技术实施例提供的一种遥感影像样本标注一体机结构示意图；
[0026]图2为本专利技术实施例提供的一种遥感影像样本标注方法流程示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]本专利技术的目的是提供一种遥感影像样本标注一体机及方法，提高了样本标注效率。
[0029]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0030]实施例1
[0031]本实施例提供了一种遥感影像样本标注一体机，如图1所示，本专利技术一种遥感影像样本标注一体机，包括：依次连接的卫星遥感影像数据组织管理模块101、待标注遥感影像数据集确定模块102和标注模型103。
[0032]所述卫星遥感影像数据组织管理模块101用于根据预设遥感影像类别从卫星遥感影像中进行筛选，得到目标类别遥感影像；根据预设标注需求从所述目标类别遥感影像中筛选，得到目标需求遥感影像；所述预设标注需求包括空间范围、时间范围和预设标注对象特征。
[0033]预设遥感影像类别包括高分卫星遥感数据、光学卫星遥感数据和多光谱卫星遥感数据，不同预设遥感影像类别的遥感影像的空间分辨率不同。卫星遥感影像数据组织管理模块根据空间分辨率从卫星遥感影像中筛选目标类别遥感影像。
[0034]本专利技术待标注的数据包括卫星遥感影像数据和预标记矢量文件。预标记矢量文件用于表示待标注的空间范围。样本标注的过程是对长时间序列的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遥感影像样本标注一体机，其特征在于，包括：依次连接的卫星遥感影像数据组织管理模块、待标注遥感影像数据集确定模块和标注模型；所述卫星遥感影像数据组织管理模块用于根据预设遥感影像类别从卫星遥感影像中进行筛选，得到目标类别遥感影像；根据预设标注需求从所述目标类别遥感影像中筛选，得到目标需求遥感影像；所述预设标注需求包括空间范围、时间范围和预设标注对象特征；所述待标注遥感影像数据集确定模块用于对所述目标需求遥感影像进行拼接处理，得到待标注遥感影像数据集；所述标注模型用于对待标注遥感影像进行预设标注对象的标注，获得标注样本；所述待标注遥感影像为所述待标注遥感影像数据集中遥感影像。2.根据权利要求1所述的遥感影像样本标注一体机，其特征在于，所述标注模型采用区域生长算法或者聚类算法或者邻域特征融合算法。3.根据权利要求1所述的遥感影像样本标注一体机，其特征在于，所述预设标注对象特征包括预设标注对象的几何特征和色彩特征。4.根据权利要求1所述的遥感影像样本标注一体机，其特征在于，所述待标注遥感影像数据集确定模块包括配置影像数据文件，所述配置影像数据文件包括将多景影像进行空间拼接的坐标，所述待标注遥感影像数据集确定模块根据配置影像数据文件对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：马立广，曹彦荣，何宇星，李永亮，陈雅琳，陈奔，李跃，
申请(专利权)人：北京山海础石信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：