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专利内容由知识产权出版社提供
专利名称：基于深度半监督迁移学习的多光谱遥感图像地物分
类方法
专利类型：发明专利
发明人：焦李成,屈嵘,程林,唐旭,张丹,陈璞花,马文萍,侯彪,杨
淑媛,尚荣华
申请号：CN201710648900.0
申请日
公开号：CN107451616A
公开日
摘要：本发明公开了一种基于深度半监督迁移学习的多光谱遥感图像地物分类方法，根据ground
truth取出训练数据集和kNN数据；将训练数据集分成两部分分别训练；输入待分类的多光谱图像，
在两个CNN模型中得到两个分类结果图；根据训练样本构造两个kNN邻近算法图；用两个分类结果
图取出测试的数据，用kNN邻近算法对数据分类；更新分类结果图；更新协同训练的训练样本和
kNN训练样本；重新训练协同训练的两个CNN网络，利用训练好的模型对测试数据集有类标的点进
行分类，得到测试数据集中部分像素点的类别，并与真实类标进行比较。本发明引入了k近邻算法和
样例相似度，防止协同训练走偏，提高了当训练样本不足时的分类准确率，可用于目标识别。
申请人：西安电子科技大学
地址：710065陕西省西安市雁塔区太白南路2号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：徐文权
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