本发明专利技术提供一种基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法及装置，应用于遥感技术领域，上述方法包括：获取多源样本数据集；将每个样本实例的样本标签输入至预设的词嵌入模型，得到每个样本实例的标签语义特征；将每个样本实例的样本标签输入至预设的多标签场景分类模型，得到每个样本实例的视觉图像特征；基于目标空间索引对每个样本实例的空间元数据进行空间检索，得到第一候选样本集；基于目标样本标签对第一候选样本集中的每个样本实例的标签语义特征进行标签语义检索，得到第二候选样本集；基于目标样本图像对第二候选样本集中的每个样本实例的视觉图像特征进行图像特征检索，得到目标参考样本。通过本发明专利技术提高了样本检索的准确性和效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感，尤其涉及一种基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法及装置。
技术介绍
1、随着遥感大数据的迅猛发展以及人工智能技术的广泛应用，深度学习在遥感影像分析中展现出巨大潜力，能够从海量遥感影像中揭示复杂特征并检测环境变化。
2、然而，随着对丰富多样遥感影像样本数据需求的不断增加，样本数据稀缺性已成为大规模智能遥感应用的关键挑战。此外，不同样本数据集之间标签语义类别的不一致性，以及常用单标签数据集表示方式的局限性，给跨数据集利用训练样本带来了巨大障碍。同时，现有的遥感训练样本数据集分散在不同托管平台上，通常以供应商特定和任意的数据结构组织，使得跨平台整合和利用多源样本数据集变得极为困难。
3、由此可见，相关技术中的遥感样本检索方式，存在准确性与效率较低的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法及装置，用以解决现有技术中遥感样本检索方式存在准确性与效率较低的缺陷，实现提高了样本检索的准确性和效率。
>2、本专利技术提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，所述获取多源样本数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，在所述通过虚拟分布式文件系统，将所述多个遥感样本数据集作为本地目录挂载，得到多源样本数据集之后，...
【技术特征摘要】
1.一种基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，所述获取多源样本数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，在所述通过虚拟分布式文件系统，将所述多个遥感样本数据集作为本地目录挂载，得到多源样本数据集之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的基于标签语义和图像特征的遥感样本检索方法，其特征在于，在所述将所述每个样本实例的样本标签输入至预设的多标...
【专利技术属性】
技术研发人员：马艳，任星韬，赵红民，刘鹏，
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：
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