【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感土地利用分类，特别是涉及一种土地利用分类和影像重建方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、遥感土地利用分类是遥感影像分析的一项重要研究课题。其本质是根据遥感影像的颜色、形态、纹理将影像中的所有像元进行分类即给予相应的地物标签。目前所有遥感影像地物识别方法中，目视解译的精度最高、可靠性最好，但是在大范围研究区土地利用分类的实际应用过程中需要耗费大量人力物力，且难以做到实时反馈结果。所以需要研究自动化、智能化、高精度的遥感土地利用分类方法。常见的土地利用分类方法主要有传统的土地利用分类方法和基于深度学习的土地利用分类方法。传统的土地利用分类方法主要有平行管道算法、距离判别算法、阈值法以及传统的机器学习算法，如支持向量机、随机森林算法等等。这些方法普遍具有原理简单、运算速度快的优点，但是分类精度难以满足应用需求。随着遥感数据质量提升使得训练样本的不断增加，同时越来越多的优秀的神经网络被提出(如u-net、deeplab、pspnet，mdsnet)。深度学习将遥感影像土地利用分类的精度提高到了一个新的水平，利用神经网络进行土...
【技术保护点】
1.一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述通道-空间-频率增强模块包括通道域增强分支子模块、空间域增强分支子模块、频率域增强分支子模块以及求和子模块；
3.根据权利要求2所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述通道域增强分支子模块包括挤压单元、激励单元和第一乘积单元；
4.根据权利要求2所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述空间域增强分支子模块包括压缩单元、第一重构单元和第二乘积单元；
5.根据权利要求2所...
【技术特征摘要】
1.一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述通道-空间-频率增强模块包括通道域增强分支子模块、空间域增强分支子模块、频率域增强分支子模块以及求和子模块；
3.根据权利要求2所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述通道域增强分支子模块包括挤压单元、激励单元和第一乘积单元；
4.根据权利要求2所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述空间域增强分支子模块包括压缩单元、第一重构单元和第二乘积单元；
5.根据权利要求2所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述频率域增强分支子模块包括傅里叶变换单元、第二重构单元和傅里叶逆变换单元；
6.根据权利要求1所述的一种土地利用分类和影像重建方法，其特征在于，所述回归分类模块包括分类器和回归器；所述分类器包括第一局部-边缘-全局关系挖掘单元和土地利用分类单元；所述第一局部-...
【专利技术属性】
技术研发人员：张学鹏，邢江河，黄耕淮，黄莹双，勾鹏，刘洋，聂维，王坤鑫，
申请(专利权)人：南湖实验室，
类型：发明
国别省市：
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