[发明专利]解译遥感图像的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种解译遥感图像的方法，其特征在于，所述方法包括：

调整至少一张原始遥感图像，得到相对各所述原始遥感图像有变化的至少一张调整后的遥感图像；

通过多层神经网络模型解译各所述原始遥感图像和各所述调整后的遥感图像，得到解译结果集，所述解译结果集包括对各所述原始遥感图像进行解译的解译结果和对与各所述原始遥感图像对应的各所述调整后的遥感图像进行解译的解译结果；

融合所述解译结果集中同一所述原始遥感图像的解译结果，以及与所述原始遥感图像对应的各所述调整后的遥感图像的解译结果中每个像素属于目标类别的信息，得到所述原始遥感图像中每个像素属于目标类别的融合信息；

根据所述原始遥感图像中每个像素属于目标类别的融合信息，确定各所述原始遥感图像的融合后解译结果；

基于各所述原始遥感图像的融合后解译结果调整所述多层神经网络模型的网络参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解译结果集和所述融合后解译结果包括：各张遥感图像中每个像素所属的目标类别信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整至少一张原始遥感图像，得到相对各所述原始遥感图像有变化的至少一张调整后的遥感图像，包括：

对至少一张原始遥感图像进行裁剪，得到与各所述原始遥感图像对应的至少一张调整后的遥感图像；和/或

对至少一张原始遥感图像进行旋转，得到与各所述原始遥感图像对应的至少一张调整后的遥感图像；和/或

对至少一张原始遥感图像进行缩放，得到与各所述原始遥感图像对应的至少一张调整后的遥感图像；和/或

对至少一张原始遥感图像的色彩进行调整，得到与各所述原始遥感图像对应的至少一张调整后的遥感图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述解译结果集中同一所述原始遥感图像的解译结果的第一置信度，以及与所述原始遥感图像对应的各所述调整后的遥感图像的解译结果的第二置信度；以及

基于所述第一置信度和所述第二置信度确定所述融合后解译结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定各所述调整后的遥感图像较同一所述原始遥感图像的变化程度；

根据所述变化程度确定各所述调整后的遥感图像的解译结果在所述融合后解译结果中所占的权重；

根据各所述权重对所述解译结果集中同一所述原始遥感图像的解译结果，以及与所述原始遥感图像对应的各所述调整后的遥感图像的解译结果进行融合，得到所述融合后解译结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述各所述调整后的遥感图像较同一所述原始遥感图像的变化程度与各所述调整后的遥感图像的解译结果在所述融合后解译结果中所占权重正相关。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于以下至少一项确定各所述调整后的遥感图像较同一所述原始遥感图像的变化程度：

对同一所述原始遥感图像进行裁剪后图像面积的变化率、对同一所述原始遥感图像进行旋转的角度与一预设角度值的比值、对同一所述原始遥感图像进行缩放的缩放比例、对同一所述原始遥感图像中各像素点进行色度调整的色度调整比例。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，在首次通过多层神经网络模型解译各所述原始遥感图像和各所述调整后的遥感图像之前，还包括训练所述多层神经网络模型的步骤；

所述训练所述多层神经网络模型的步骤包括：

将已标注的遥感图像数据作为训练数据训练所述多层神经网络模型；

所述方法还包括：

响应于当前的多层神经网络模型不满足训练完成条件，继续执行所述训练所述多层神经网络模型的步骤。