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本发明公开了一种面向遥感影像增量数据的建筑物特征学习方法，首先从初始存量数据中筛选并构建典型样本库，同时基于初始模型参数生成和构建与之相对应的典型特征库；将新增数据样本与典型样本库样本一并训练，获得优化模型参数，新旧数据分别采用交叉熵和特征匹配方法估计损失；训练完成后，根据一定准则选取新增数据训练样本对典型样本库和特征库进行更新和替换；随新数据的不断增加，对模型的建筑物特征提取参数进行持续优化和迭代。本发明能够高效地对模型参数进行优化，在适应新数据特性的同时维持对旧数据特性的适应性，在大幅缩短训
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113139487 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110477221.8
(22)申请日 2021.04.29
(71)申请人 中国
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