【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，具体为一种地形图像自动分类方法及系统。
技术介绍
1、遥感图像处理
专注于分析和解释通过卫星或高空平台获取的图像数据，这些图像覆盖大片地表区域，提供关于地理、环境和人类活动的宝贵信息，遥感技术广泛应用于地质调查、农业监测、城市规划和环境保护等多个领域，其核心功能包括图像增强、特征提取、模式识别和图像分类，通过这些技术，遥感图像处理能够从复杂数据中提取有用信息，支持科学研究和决策制定。
2、地形图像自动分类方法是遥感图像处理
的一个重要组成部分，其目的在于自动识别和分类地表特征，该方法通过算法分析遥感图像，识别出不同类型的地形，如山脉、河流、森林和城市区域，这种自动分类大大提高了处理大规模遥感数据的效率和准确性，对于地质调查、土地使用规划和环境监测等领域至关重要，通过这种方法，可以更快地获取地形信息，为各种应用提供精确的地理数据。
3、尽管现有遥感图像处理技术在地形图像分类领域已具有一定的能力，但在处理高分辨率和复杂光谱特征的图像时，其灵活性和适应性尚未达到理想水平。特别是，现有技术在动态泛化能力方面的表现欠佳，难以有效应对新数据集或未知特征，使得模型在不同数据源间的稳定性和一致性不足。此外，现有方法在实时评估和动态调整特征重要性方面也存在明显的局限性，影响了特征选择和权重分配的优化效果。在分析地形图像的微分几何特性方面，现有技术也未能充分利用，限制了从图像中提取深层几何信息的潜力。对于外观相似但本质不同的地形类型的辨别，现有技术因缺乏相似性度量工具而难以实现高效识别
4、基于此，本专利技术设计了一种地形图像自动分类方法，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种地形图像自动分类方法，以解决上述
技术介绍
中提出的尽管现有遥感图像处理技术在地形图像分类领域已具有一定的能力，但在处理高分辨率和复杂光谱特征的图像时，其灵活性和适应性尚未达到理想水平。特别是，现有技术在动态泛化能力方面的表现欠佳，难以有效应对新数据集或未知特征，使得模型在不同数据源间的稳定性和一致性不足。此外，现有方法在实时评估和动态调整特征重要性方面也存在明显的局限性，影响了特征选择和权重分配的优化效果。在分析地形图像的微分几何特性方面，现有技术也未能充分利用，限制了从图像中提取深层几何信息的潜力。对于外观相似但本质不同的地形类型的辨别，现有技术因缺乏相似性度量工具而难以实现高效识别。最后，在智能化优化分类流程方面，现有技术同样表现不足，尤其是在根据历史数据和用户反馈进行策略调整方面的能力有待提升的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种地形图像自动分类方法，包括以下步骤：
3、s1：基于遥感数据特征，采用卷积神经网络进行图像特征提取，分析遥感图像的光谱特征和空间分辨率，通过调整网络层参数和激活函数，优化网络并适应地形分类任务，生成优化后的地形识别卷积模型；
4、s2：基于所述优化后的地形识别卷积模型，采用k-折交叉验证法，对模型进行泛化能力评估，分析模型在多数据集上的表现，根据性能反馈调整模型参数，包括学习率和正则化参数，优化模型应对多数据的能力，生成自适应调整的地形分类模型；
5、s3：基于所述自适应调整的地形分类模型，采用随机森林回归分析方法，分析和量化地形特征与分类结果之间的相关性，根据分析结果调整特征在模型中的权重，生成地形特征重要性分析结果；
6、s4：基于所述地形特征重要性分析结果，采用微分几何分析法，结合高斯曲率和平均曲率计算，对地形图像的几何属性进行分析，并从遥感图像中提取几何特征，作为分类算法的输入，生成地形几何特性分析结果；
7、s5：基于所述地形几何特性分析结果，采用结构相似性指数和纹理分析法，对地形图像间的相似性进行评估，实施特征级别的匹配，识别相似但本质上具有差异的地形类型，生成地形图像相似性度量结果；
8、s6：基于所述地形图像相似性度量结果，采用协同过滤分析法，分析历史数据和用户反馈，优化地形图像分类流程，并构建推荐机制，根据历史分类结果和反馈调整分类策略，生成地形图像推荐分析结果；
9、s7：基于所述优化后的地形识别卷积模型、自适应调整的地形分类模型、地形特征重要性分析结果、地形几何特性分析结果、地形图像相似性度量结果、地形图像推荐分析结果，采用综合模型优化和集成学习方法，进行模型与算法的综合和优化，并进行性能测试与参数调优，生成综合地形自动分类策略。
10、优选的，所述优化后的地形识别卷积模型包括经过训练的权重集、针对遥感图像特征优化的过滤器配置，以及调整后的特征提取层次，所述自适应调整的地形分类模型包括针对多遥感数据集调整的网络架构、自动调节的正则化强度，以及适应多种地形特征的激活函数设置，所述地形特征重要性分析结果包括地形特征与分类准确度的相关性分数、特征权重调整的列表，以及优化后的特征选择指南，所述地形几何特性分析结果包括从遥感图像中提取的几何特性数据集、多类地形的曲率分布图，以及用于分类的几何特性指标，所述地形图像相似性度量结果包括多类地形图像间的相似度评分、基于纹理和形状的匹配度分析，以及相似的地形图像对照表，所述地形图像推荐分析结果包括基于用户偏好和历史数据的地形图像推荐列表、分类策略的调整方案，以及预测的用户满意度评估，所述综合地形自动分类策略包括分类流程、性能评估结果，以及针对多种地形特征的优化参数集。
11、优选的，基于遥感数据特征，采用卷积神经网络进行图像特征提取，分析遥感图像的光谱特征和空间分辨率，通过调整网络层参数和激活函数，优化网络并适应地形分类任务，生成优化后的地形识别卷积模型的具体步骤为：
12、s101：基于遥感数据特征，包括光谱特征和空间分辨率，采用特征提取算法，通过灰度共生矩阵分析，分析图像纹理特性，辨识和量化图像中的灰度空间关系，利用波段比率技术突出光谱带的特性，并进行地形的关键视觉特征提取，生成地形光谱特征数据集；
13、s102：基于所述地形光谱特征数据集，采用卷积神经网络，通过lenet-5模型的多层卷积和池化操作，以及alexnet模型的网络结构提取多级特征，并进行地形特征的模式识别，生成地形特征卷积网络模型；
14、s103：基于所述地形特征卷积网络模型，采用模型参数优化方法，通过反向传播算法计算误差梯度，梯度下降优化调整权重和偏置，改善网络层参数和激活函数，生成参数优化的卷积网络模型；
15、s104：基于所述参数优化的卷积网络模型，采用dropout技术减少过拟合风险，批量归一化处理优化模型训练，调整模型对地形分类任务的适应能力，生成优化后的地形识别卷积模型。
16、优选的，基于所述优化后的地形识别卷积模型，采用k-折交叉验证法，对模型进行泛化能力评估，分析模型在多数据集上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种地形图像自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：所述优化后的地形识别卷积模型包括经过训练的权重集、针对遥感图像特征优化的过滤器配置，以及调整后的特征提取层次，所述自适应调整的地形分类模型包括针对多遥感数据集调整的网络架构、自动调节的正则化强度，以及适应多种地形特征的激活函数设置，所述地形特征重要性分析结果包括地形特征与分类准确度的相关性分数、特征权重调整的列表，以及优化后的特征选择指南，所述地形几何特性分析结果包括从遥感图像中提取的几何特性数据集、多类地形的曲率分布图，以及用于分类的几何特性指标，所述地形图像相似性度量结果包括多类地形图像间的相似度评分、基于纹理和形状的匹配度分析，以及相似的地形图像对照表，所述地形图像推荐分析结果包括基于用户偏好和历史数据的地形图像推荐列表、分类策略的调整方案，以及预测的用户满意度评估，所述综合地形自动分类策略包括分类流程、性能评估结果，以及针对多种地形特征的优化参数集。
3.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于遥感数据特征，
4.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述优化后的地形识别卷积模型，采用K-折交叉验证法，对模型进行泛化能力评估，分析模型在多数据集上的表现，根据性能反馈调整模型参数，包括学习率和正则化参数，优化模型应对多数据的能力，生成自适应调整的地形分类模型的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述自适应调整的地形分类模型，采用随机森林回归分析方法，分析和量化地形特征与分类结果之间的相关性，根据分析结果调整特征在模型中的权重，生成地形特征重要性分析结果的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述地形特征重要性分析结果，采用微分几何分析法，结合高斯曲率和平均曲率计算，对地形图像的几何属性进行分析，并从遥感图像中提取几何特征，作为分类算法的输入，生成地形几何特性分析结果的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述地形几何特性分析结果，采用结构相似性指数和纹理分析法，对地形图像间的相似性进行评估，实施特征级别的匹配，识别相似但本质上具有差异的地形类型，生成地形图像相似性度量结果的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述地形图像相似性度量结果，采用协同过滤分析法，分析历史数据和用户反馈，优化地形图像分类流程，并构建推荐机制，根据历史分类结果和反馈调整分类策略，生成地形图像推荐分析结果的具体步骤为：
9.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述优化后的地形识别卷积模型、自适应调整的地形分类模型、地形特征重要性分析结果、地形几何特性分析结果、地形图像相似性度量结果、地形图像推荐分析结果，采用综合模型优化和集成学习方法，进行模型与算法的综合和优化，并进行性能测试与参数调优，生成综合地形自动分类策略的具体步骤为：
10.一种地形图像自动分类系统，其特征在于：根据权利要求1-9任一项所述的地形图像自动分类方法执行，所述系统包括特征提取模块、模型验证模块、特征重要性分析模块、几何特性分析模块、相似性度量模块、推荐策略模块、模型融合模块、性能优化模块；
...【技术特征摘要】
1.一种地形图像自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：所述优化后的地形识别卷积模型包括经过训练的权重集、针对遥感图像特征优化的过滤器配置，以及调整后的特征提取层次，所述自适应调整的地形分类模型包括针对多遥感数据集调整的网络架构、自动调节的正则化强度，以及适应多种地形特征的激活函数设置，所述地形特征重要性分析结果包括地形特征与分类准确度的相关性分数、特征权重调整的列表，以及优化后的特征选择指南，所述地形几何特性分析结果包括从遥感图像中提取的几何特性数据集、多类地形的曲率分布图，以及用于分类的几何特性指标，所述地形图像相似性度量结果包括多类地形图像间的相似度评分、基于纹理和形状的匹配度分析，以及相似的地形图像对照表，所述地形图像推荐分析结果包括基于用户偏好和历史数据的地形图像推荐列表、分类策略的调整方案，以及预测的用户满意度评估，所述综合地形自动分类策略包括分类流程、性能评估结果，以及针对多种地形特征的优化参数集。
3.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于遥感数据特征，采用卷积神经网络进行图像特征提取，分析遥感图像的光谱特征和空间分辨率，通过调整网络层参数和激活函数，优化网络并适应地形分类任务，生成优化后的地形识别卷积模型的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述优化后的地形识别卷积模型，采用k-折交叉验证法，对模型进行泛化能力评估，分析模型在多数据集上的表现，根据性能反馈调整模型参数，包括学习率和正则化参数，优化模型应对多数据的能力，生成自适应调整的地形分类模型的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种地形图像自动分类方法，其特征在于：基于所述自适应调整的...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。