【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及地面濾除，具體為一種地面濾除方法、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。
技術(shù)介紹
1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感影像在地理信息系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測、城市規(guī)劃等領(lǐng)域得到了廣泛應用。遙感影像處理的一個重要任務是地面濾除，即從影像中準確識別和提取地面區(qū)域。地面濾除是遙感影像處理中的一個關(guān)鍵步驟，其目的是從復雜的遙感影像中準確識別和提取地面區(qū)域，傳統(tǒng)的地面濾除方法多依賴于手工規(guī)則和簡單的統(tǒng)計分析，雖然在某些應用中能夠取得一定效果，但在復雜場景下常常難以滿足高精度要求，且傳統(tǒng)地面濾除方法依賴于經(jīng)驗豐富的專家制定規(guī)則，并通過簡單的統(tǒng)計分析進行區(qū)域識別。然而，隨著遙感影像分辨率的提高和應用場景的復雜化，這些傳統(tǒng)方法逐漸暴露出一些局限性。當路況復雜時，大部分地面無法做到完全濾除，且地面濾除方法的搜索空間覆蓋率較低，地面濾除方法的適應性和搜索效率差，基于此，我們提出了一種地面濾除方法、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種地面濾除方法、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，具備濾除后冗余點較少的優(yōu)點。
3、(二)技術(shù)方案
4、為實現(xiàn)上述濾除后冗余點較少的目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種地面濾除方法，包括如下步驟：
5、s1：獲取并預處理高分辨率遙感影像；
6、s2：對遙感影像中的地物進行初步分類；
7、s3：構(gòu)建地物知識圖
8、s4：優(yōu)化地面濾除結(jié)果并修正優(yōu)化后的濾除結(jié)果；
9、s5：全局優(yōu)化濾除結(jié)果并進行多尺度分析；
10、s6：后處理和驗證濾除結(jié)果并進行實際場景部署。
11、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s1中所述遙感影像預處理具體步驟如下：
12、步驟一：從公開數(shù)據(jù)集收集干凈的高質(zhì)量圖像，并人為地向干凈圖像中添加各種類型的噪聲，以獲取噪聲圖像，對各噪聲圖像的圖像像素值歸一化至[0，1]區(qū)間，之后對圖像進行數(shù)據(jù)增強操作，再將各組噪聲圖像劃分為訓練集、驗證集和測試集；
13、步驟二：將訓練集數(shù)據(jù)輸入到cnn模型中，通過模型的前向傳播后，生成去噪后的圖像，計算去噪圖像與干凈圖像之間的損失值，使用反向傳播算法，根據(jù)損失值計算每個參數(shù)的梯度，再通過梯度下降算法更新網(wǎng)絡參數(shù)；
14、步驟三：每輪訓練周期結(jié)束后，將驗證集中的噪聲圖像輸入到訓練好的模型中，生成去噪圖像，計算驗證集上的損失值，評估模型的去噪效果，根據(jù)驗證結(jié)果，調(diào)整模型的超參數(shù)，重復多次訓練以及驗證模型，直至達到預設訓練次數(shù)后停止；
15、步驟四：將測試集中的噪聲圖像輸入到最終模型中，生成去噪圖像，計算測試集上的psnr性能指標，并綜合評估模型的去噪效果，將訓練好的模型部署到實際應用中，進行實時圖像去噪處理，之后將收集的最新遙感圖像輸入cnn模型中進行去噪處理，再通過直方圖均衡化方法增強圖像對比度。
16、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s3中所述地物知識圖譜構(gòu)建具體步驟如下：
17、步驟1：從已有的地理信息數(shù)據(jù)庫以及地理信息系統(tǒng)中獲取對應學術(shù)文獻、技術(shù)報告、地理信息資料以及地物數(shù)據(jù)，獲取地物的定義、分類、特征描述、空間分布、幾何形態(tài)和屬性信息；
18、步驟2：使用預訓練的bert模型從收集的各組數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵實體，并通過規(guī)則匹配方法抽取實體關(guān)系，并生成“實體1-關(guān)系-實體2”三元組，將抽取的各組實體作為節(jié)點添加到neo4j圖譜數(shù)據(jù)庫中，并根據(jù)抽取的關(guān)系在各組節(jié)點之間建立邊；
19、步驟3：檢查新節(jié)點和邊是否與現(xiàn)有節(jié)點和邊重復，若存在，則刪除重復的節(jié)點與邊，持續(xù)監(jiān)測地物數(shù)據(jù)源，獲取最新的地物信息，將新地物信息與現(xiàn)有知識進行合并，更新知識圖譜，之后記錄每次更新的內(nèi)容和時間，計算各組節(jié)點余弦相似度，再通過apriori算法挖掘新知識與現(xiàn)有數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
20、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s3中所述地面濾除具體步驟如下：
21、步驟ⅰ：從知識圖譜中提取地物之間的空間關(guān)系規(guī)則，對處理后的遙感圖像進行初步的地物分類，之后遍歷分類結(jié)果中的每個像素或區(qū)域，根據(jù)提取地物之間的空間關(guān)系規(guī)則進行匹配；
22、步驟ⅱ：對于每個像素或區(qū)域，分析其與周圍像素或區(qū)域的關(guān)系，識別出連續(xù)的地面區(qū)域，再使用地物知識圖譜中記錄的拓撲關(guān)系分析地面區(qū)域的連接性，去除孤立的小區(qū)域；
23、步驟ⅲ：計算地物特征的均值和標準差，檢測超過預設標準差范圍的異常點，再分析特征值的直方圖，識別頻率極低的異常值，再從分類結(jié)果中提取地物的特征,計算地物間的相似性度量，識別出與地面相似的區(qū)域，并輸出識別出的地面區(qū)域。
24、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s3中所述地面濾除結(jié)果優(yōu)化具體步驟如下：
25、步驟①：將初步濾除的地面區(qū)域作為根節(jié)點，初始化根節(jié)點的狀態(tài)，基于根節(jié)點，通過隨機擾動的方式，生成所有可能的地面濾除結(jié)果，并將其作為根節(jié)點的子節(jié)點，之后依據(jù)生成的根節(jié)點以及子節(jié)點構(gòu)建搜索樹，并通過邊連接根節(jié)點與子節(jié)點；
26、步驟②：計算每組子節(jié)點的ucb1值，通過上置信界選擇策略，選擇ucb1值最高，且未被訪問的子節(jié)點，根據(jù)當前節(jié)點的狀態(tài)，生成新的子節(jié)點，以表示新的地面濾除結(jié)果，同時在生成子節(jié)點時應用新的規(guī)則，調(diào)整當前地面區(qū)域的標簽和屬性；
27、步驟③：從新擴展的節(jié)點出發(fā)，采用隨機策略模擬后續(xù)步驟，將當前狀態(tài)逐步擴展，直至地面區(qū)域的變化幅度小于預設閾值，根據(jù)模擬結(jié)果計算獎勵值，再將獎勵值從當前節(jié)點回傳到根節(jié)點，更新路徑上所有節(jié)點的獎勵和訪問次數(shù)；
28、步驟④：重復進行節(jié)點選擇、節(jié)點擴展、模擬和回溯，直至達到預設最大時間限制，根據(jù)節(jié)點的獎勵值，選擇獎勵值最高的節(jié)點，并提取對應的地面濾除結(jié)果，以生成最終優(yōu)化后的地面濾除結(jié)果。
29、作為本專利技術(shù)的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s3中所述濾除結(jié)果修正具體步驟如下：
30、第一步：收集優(yōu)化后的地面濾除結(jié)果，將每個像素或區(qū)域包含標簽和特征信息的初步地面濾除結(jié)果作為抗原，將包含潛在的地面區(qū)域標簽和屬性的候選修正方案作為抗體；
31、第二步：隨機生成多組候選修正方案，形成初始抗體庫，對于每個抗體，衡量地面濾除結(jié)果與修正方案的匹配程度，并將衡量結(jié)果作為其與抗原的親和度，根據(jù)親和度分數(shù)，使用輪盤賭選擇或排序選擇選擇多組親和度較高的優(yōu)質(zhì)抗體；
32、第三步：對選擇的抗體進行克隆，再對克隆的抗體進行標簽替換以及屬性擾動操作，改變抗體的標簽和屬性，生成新的修正方案，重新計算變異后的抗體與抗原的親和度，根據(jù)新的親和度分數(shù)，更新抗體庫，淘汰低于預設親和度閾值的抗體，并構(gòu)建記憶庫存儲親和度最高的修正方案，若當前抗體庫中有親和度高于記憶庫的方案，更新記憶庫；
33、第四步：重復進行親和度計算、選本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種地面濾除方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟S1中所述遙感影像預處理具體步驟如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟S3中所述地物知識圖譜構(gòu)建具體步驟如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟S3中所述地面濾除具體步驟如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟S3中所述地面濾除結(jié)果優(yōu)化具體步驟如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟S3中所述濾除結(jié)果修正具體步驟如下：
7.一種數(shù)據(jù)處理設備，其特征在于：包括獲取單元、地物分類單元、規(guī)則圖譜單元、濾除單元、濾除優(yōu)化單元、修正單元以及處理驗證單元；
8.一種非易失性計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于：所述非易失性計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機可執(zhí)行指令，該計算機可執(zhí)行指令被一個或多個處理器執(zhí)行時，可使得一個或多個所述處理器執(zhí)行權(quán)利要求1-6中任一項所述的方法。
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...【技術(shù)特征摘要】
1.一種地面濾除方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟s1中所述遙感影像預處理具體步驟如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟s3中所述地物知識圖譜構(gòu)建具體步驟如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟s3中所述地面濾除具體步驟如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟s3中所述地面濾除結(jié)果優(yōu)化具體步驟如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種地面濾除方法，其特征在于：所述步驟s3中所述濾除結(jié)果修正具體...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：許仲秋，張歡，謝非，陳洪濤，
申請(專利權(quán))人：深圳朗道智通科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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