【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种遥感影像的地物识别方法、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着遥感影像采集技术的逐步发展和成熟，当前市场上可获取的遥感影像类别多样，国内外地图厂商提供定期更新的全球级在线遥感影像服务，如谷歌、百度、高德、必应、天地图等；哨兵、landsat等卫星提供免费的全球级的10米、30米分辨率的遥感影像，最低重返周期可达到五天；国内高分、资源等系列卫星可提供亚米级分辨率遥感影像；无人机可以实时采集到厘米级分辨率遥感影像。
2、由于卫星遥感影像的更新频率低、影像空间分辨率高，数天级更新至数月级更新，因此传统基于卫星遥感影像的地物分类算法普遍部署于服务器，对处理时间和运行内存没有太大限制。然而，随着目前遥感影像获取来源逐渐增多，更新频率逐步提升，以及产品设备的多样化，开发一套通用的、设备性能要求低、高精度的遥感影像地物提取算法迫在眉睫。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种遥感影像的地物识别方法、电子设备和存储介质，能够提高对遥感影像的地物识别准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种遥感影像的地物识别方法，该方法包括：获取若干目标影像瓦片；其中，目标影像瓦片是基于遥感影像进行瓦片切分而生成的，若干目标影像瓦片在遥感影像中的位置连续；对若干目标影像瓦片进行划分，生成多个瓦片组；其中，各目标影像瓦片至少处于一个瓦片组的目标位置，目标位置的相邻位置均存在其他目标影像瓦片；对于各瓦片组，对瓦片组中的
3、其中，对若干目标影像瓦片进行划分，生成多个瓦片组，包括：为瓦片组确定第一影像尺寸；其中，第一影像尺寸为瓦片组中的各目标影像瓦片拼接形成的拼接影像的尺寸；基于第一影像尺寸，确定瓦片组覆盖的第一瓦片数量；从若干目标影像瓦片中，提取第一瓦片数量的位置连续的目标影像瓦片，作为瓦片组；其中，至少部分目标影像瓦片至少被划分至两个瓦片组；第一影像尺寸小于遥感影像的尺寸。
4、其中，基于第一影像尺寸，确定瓦片组覆盖的第一瓦片数量，包括：基于第一影像尺寸，确定瓦片组在第一预设方向上覆盖的第二瓦片数量以及在第二预设方向上覆盖的第三瓦片数量；其中，第一预设方向与若干目标影像瓦片在遥感影像中的横向排列方向一致，第二预设方向与若干目标影像瓦片在遥感影像中的纵向排列方向一致；将第二瓦片数量与第三瓦片数量的乘积作为第一瓦片数量；从若干目标影像瓦片中，提取第一瓦片数量的位置连续的目标影像瓦片，作为瓦片组，包括：在第一预设方向上取第二瓦片数量的目标影像瓦片，作为第一参考影像瓦片；其中，第二瓦片数量的第一参考影像瓦片的位置连续；以各第一参考影像瓦片为瓦片起点，沿第二预设方向取第三瓦片数量的目标影像瓦片，作为第二参考影像瓦片；其中，每个第一参考影像瓦片对应的第三瓦片数量的第二参考影像瓦片的位置连续，各第一参考影像瓦片和各第二参考影像瓦片组成瓦片组；基于任一瓦片起点和重叠阈值，确定新的瓦片组对应的新的瓦片起点，并重新执行沿第二预设方向取第三瓦片数量的目标影像瓦片，作为第二参考影像瓦片，直至各目标影像瓦片至少处于一个瓦片组的目标位置。
5、其中，对各拼接影像进行地物识别的步骤是利用语义分割网络实现的；对各拼接影像进行地物识别，得到各拼接影像的地物识别结果，包括：对于各拼接影像，响应于拼接影像的第二影像尺寸大于目标尺寸，对拼接影像进行分割，得到若干分割影像；其中，相邻的分割影像至少部分重叠，目标尺寸为语义分割网络能够处理的图像尺寸，分割影像的第三影像尺寸与目标尺寸相等；对各分割影像进行地物识别，得到各分割影像的地物识别结果。
6、其中，在对各分割影像进行地物识别，得到各分割影像的地物识别结果之后，遥感影像的地物识别方法还包括：将对应相同拼接影像的各分割影像的地物识别结果进行拼接，得到各拼接影像对应的初始识别影像；对于各初始识别影像，将初始识别影像中对应非目标位置的目标影像瓦片的地物识别结果进行调整，得到初始识别影像对应的目标识别影像。
7、其中，将初始识别影像中对应非目标位置的目标影像瓦片的地物识别结果进行调整，得到初始识别影像对应的目标识别影像，包括：利用第三参考影像瓦片对应的地物识别结果，对对应非目标位置的目标影像瓦片的地物识别结果进行覆盖，得到目标识别影像；其中，第三参考影像瓦片为其他初始识别影像中与对应非目标位置的目标影像瓦片一致的影像瓦片，且第三参考影像瓦片处于其他初始识别图像对应的瓦片组的目标位置。
8、其中，在对于各初始识别影像，将初始识别影像中对应非目标位置的目标影像瓦片的地物识别结果进行调整，得到初始识别影像对应的目标识别影像之后，遥感影像的地物识别方法还包括：对于各目标识别影像，对目标识别影像进行切分，得到目标识别影像对应的瓦片组中各个目标影像瓦片的地物识别结果；将各目标影像瓦片的地物识别结果，以对应的目标影像瓦片的存储路径进行存储。
9、其中，若干目标影像瓦片为同一处理级别下的所有影像瓦片；或者，若干目标影像瓦片为同一处理级别下的一处理范围内的影像瓦片，处理范围的尺寸小于遥感影像；获取若干目标影像瓦片，包括：基于处理范围，确定处于处理范围边界的边界瓦片；将边界瓦片以及边界瓦片之间的影像瓦片，作为目标影像瓦片。
10、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述的遥感影像的地物识别方法。
11、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储程序指令，程序指令能够被执行以实现上述的遥感影像的地物识别方法。
12、上述技术方案，对若干目标影像瓦片进行划分而生成多个瓦片组，各目标影像瓦片至少处于一个瓦片组的目标位置，并对瓦片组中的各目标影像瓦片拼接成的拼接影响进行地物识别而得到地物识别结果。各目标影像瓦片在至少一个瓦片组中是相邻位置均存在其他目标影像瓦片的，即，各目标影像瓦片在至少一个瓦片组中是不处于对应的拼接影像的影像边缘的。对瓦片组对应拼接影像进行地物识别时，对于处于瓦片组目标位置的目标影像瓦片，由于其相邻位置均存在其他目标影像瓦片，所以其不处于对应的拼接影像的影像边缘，所以感受野较大，其对应的地物识别结果更加准确；而由于各目标影像瓦片处于至少一个瓦片组的目标位置，所以各目标影像瓦片均有更加准确的地物识别结果，提高了预测精度，避免与相邻的目标影像瓦片之间出现类别不连续、类别错误等问题，即，避免与相邻的目标影像瓦片之间存在拼缝问题。
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1.一种遥感影像的地物识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述若干目标影像瓦片进行划分，生成多个瓦片组，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一影像尺寸，确定所述瓦片组覆盖的第一瓦片数量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述拼接影像进行地物识别的步骤是利用语义分割网络实现的；所述对各所述拼接影像进行地物识别，得到各所述拼接影像的地物识别结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述对各所述分割影像进行地物识别，得到各所述分割影像的地物识别结果之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述初始识别影像中对应非目标位置的目标影像瓦片的地物识别结果进行调整，得到所述初始识别影像对应的目标识别影像，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述对于各所述初始识别影像，将所述初始识别影像中对应非目标位置的目标影像瓦片的地物识别结果进行调整，得到所述初始识别影像对应
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序指令，所述程序指令能够被执行以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种遥感影像的地物识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述若干目标影像瓦片进行划分，生成多个瓦片组，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一影像尺寸，确定所述瓦片组覆盖的第一瓦片数量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述拼接影像进行地物识别的步骤是利用语义分割网络实现的；所述对各所述拼接影像进行地物识别，得到各所述拼接影像的地物识别结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述对各所述分割影像进行地物识别，得到各所述分割影像的地物识别结果之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述初始识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔婵婕，黄积晟，徐林，周宏宾，杨坚华，任宇鹏，李乾坤，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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