技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于雙通道卷積階梯網(wǎng)的多源遙感影像地物分類方法，將landsat?8傳感器和sentinel?2傳感器得到的待分類地區(qū)的多光譜數(shù)據(jù)分別使用ENVI軟件進行歸一化處理，得到歸一化后的多光譜數(shù)據(jù)；對歸一化后的數(shù)據(jù)取每個元素取周圍28×28的塊代表原來的元素值，構(gòu)成基于圖像塊的特征矩陣；每類隨機選取若干塊組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集L和S；構(gòu)造基于雙通道卷積階梯網(wǎng)的多源遙感影像地物分類模型；用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集L和S對雙通道卷積階梯網(wǎng)多源遙感影像地物分類模型進行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練好的雙通道卷積階梯網(wǎng)多源遙感影像地物分類模型對測試數(shù)據(jù)集進行分類。本發(fā)明僅使用少量有類標(biāo)樣本就獲得了很高的多源影像分類精度，本發(fā)明可用于目標(biāo)檢測。

技術(shù)研發(fā)人員：焦李成;屈嶸;高倩;馬文萍;楊淑媛;侯彪;劉芳;尚榮華;張向榮;張丹;唐旭;馬晶晶
受保護的技術(shù)使用者：西安電子科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.07.13
技術(shù)公布日：2017.10.20