光谱遥感基础大模型构建方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种光谱遥感基础大模型构建方法、装置、设备及存储介质。该光谱遥感基础大模型构建方法包括：获取样本数据集；基于所述样本数据集并利用3D掩码方法获取所述样本数据集对应的可见图像块和掩码图像块；基于所述可见图像块和所述掩码图像块对初始模型进行训练，得到SpectralMAE模型；所述SpectralMAE模型用于对光谱遥感图像进行掩码图像建模。本申请提供的光谱遥感基础大模型构建方法、装置、设备及存储介质，利用3D掩码策略训练一个通用的光谱数据自监督框架，能够通过任意波段数量的光谱图像学习表征，提高了模型训练的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种光谱遥感基础大模型构建方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、光谱成像具有捕捉多样化光谱信息的能力，显著提高了对物体和场景的精度和识别，远远超出了仅使用rgb数据的能力。这使得多光谱/高光谱遥感数据成为众多地球观测应用中的首选和重要组成部分。这些应用涵盖了诸如土地利用/土地覆盖绘图、生态系统监测、天气预测、能源资源开发、生物多样性保护和地质勘探等各个领域。

2、在遥感图像领域，大量的开放资源图像容易获取，但其中有相当一部分仍未标记。现有的算法和模型往往未充分利用这些丰富的数据集，主要依赖有限的已标记数据。然而，标记这些数据的过程资源密集、耗时，且经济成本较大。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种光谱遥感基础大模型构建方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中由于数据标记工作量大导致遥感图像处理模型的训练时间成本大的技术问题。

2、第一方面，本申请实施例提供一种光谱遥感基础大模型构建方法，包括：

3、获取样本数据集；

4本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集并利用3D掩码方法获取所述样本数据集对应的可见图像块和掩码图像块，包括：

3.根据权利要求2所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述对所述样本数据集中的每一光谱遥感图像进行分块化，得到所述光谱遥感图像对应的多个初始图像块，包括：

4.根据权利要求1所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述基于所述可见图像块和所述掩码图像块对初始模型进行训练，得到SpectralMAE模型，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述基于所述样本数据集并利用3d掩码方法获取所述样本数据集对应的可见图像块和掩码图像块，包括：

3.根据权利要求2所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述对所述样本数据集中的每一光谱遥感图像进行分块化，得到所述光谱遥感图像对应的多个初始图像块，包括：

4.根据权利要求1所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述基于所述可见图像块和所述掩码图像块对初始模型进行训练，得到spectralmae模型，包括：

5.根据权利要求4所述的光谱遥感基础大模型构建方法，其特征在于，所述基于所述可见图像块和掩码图像块并利用所述初始模型进行掩码图像建模，得到重建后的图像块，包括：

6.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪丹枫，张兵，姚靖，李旭阳，李宇轩，李晨玉，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：