(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210569135.4 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 航天宏图信息技 术股份有限公司 地址 100195 北京市海淀区西杉创意园四 区5号楼3层3 01室 (72)发明人 王宇翔　文路军　吴纹辉　李民录　 沈均平　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 马泽伟 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06T 7/187(2017.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 20/10(2022.01) (54)发明名称 一种基于尺度集的面向对象分类方法和装 置 (57)摘要 本发明提供了一种基于尺度集的面向对象 分类方法和装置， 涉及遥感影像分类的技术领 域， 包括： 获取待分类遥感影像的分块影像数据， 并对分块影像数据进行分割， 得到分割影像数 据， 其中， 任意相邻的两个分块影像数据之间存 在重叠区域； 对分割影像数据进行无缝拼接， 得 到拼接影像数据； 对拼接影像数据进行层次区域 合并， 并构建低层尺度集， 以及确定出低层尺度 集中的0级尺度分割数据； 基于0级尺度分割数 据， 构建高层尺度集； 获取用户输入的尺度参数， 基于尺度参数和高层尺度集， 对待分类遥感影像 进行分类， 得到分类结果， 解决了现有的面向对 象分类方法的分类精度和分类效率较低的技术 问题。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 114863183 A 2022.08.05 CN 114863183 A 1.一种基于尺度集的面向对象分类方法， 其特 征在于， 包括： 获取待分类遥感影像的分块影像数据， 并对所述分块影像数据进行分割， 得到分割影 像数据， 其中， 任意相邻的两个分块影 像数据之间存在重 叠区域； 对所述分割影 像数据进行 无缝拼接， 得到拼接影 像数据； 对所述拼接影像数据进行层次区域合并， 并构建低层尺度集， 以及确定出所述低层尺 度集中的0级尺度分割数据； 基于所述0级尺度分割数据， 构建高层尺度集； 获取用户输入的尺度参数， 基于所述尺度参数和所述高层尺度集， 对所述待分类遥感 影像进行分类， 得到分类结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述拼接影像数据进行层次区域合并， 并构建低层尺度集， 包括： 第一确定步骤， 基于所述分割影像数据和所述分割影像数据的相邻分割影像数据， 确 定出目标影像数据， 其中， 所述 目标影像数据为所述相邻 分割影像数据中与所述分割影像 数据之间合并代价 值最小的分割影 像数据； 第二确定步骤， 基于每个分割影像数据和对应的目标影像数据构建节点， 并确定出初 始节点， 将所述初始节点插入初始红黑树， 其中， 所述初始节点为包含同一分割影像数据的 初始节点； 构建步骤， 将所述初始节点中合并代价值最小的节点确定为目标节点， 并去 除所述初 始红黑树中除所述目标节点以外的初始 节点， 得到中间红黑 树； 第三确定步骤， 基于所述中间红黑树， 确定出最终节点， 并在所述中间红黑树中删除所 述最终节点， 得到目标 红黑树， 其中， 所述最 终节点为处于所述中间红黑树中最底层 且合并 代价值最小的节点； 将所述相邻分割影像数据中除所述目标影像数据以外的分割影像数据确定为所述相 邻分割影像数据， 以及将所述 目标红黑树确定为所述初始红黑树， 重复执行所述第一确定 步骤、 所述第二确定步骤和所述构建步骤第一预设次数， 其中， 所述第一预设次数为所述分 割影像数据的数量； 对所述第一预设次数中得到的各个最终节点对应的分割影像数据进行合并得到合并 后的拼接影 像数据； 基于所述第 一预设次数中得到的各个最终节点对应的合并代价值， 确定出各个分割影 像数据的第一累计合并代价 值， 基于所述第一累计合并代价 值构建所述低层尺度集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 确定出所述低层尺度集中的0级尺度分割 数据， 包括： 对所述第一累计合并代价值进行排序， 并确定出预设比值对应的目标累计合并代价 值； 对小于所述目标累计合并代价值的分割影像数据进行合并， 得到所述0级尺度分割数 据。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述0级尺度分割数据， 构建高层尺度 集， 包括： 基于预设分类算法， 对所述0级尺度分割数据进行分类， 得到所述0级尺度分割数据中权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114863183 A 2包含的分割影 像数据的初始分类结果； 将所述0级尺度分割数据确定为所述分割影像数据， 并重复执行所述第 一确定步骤、 所 述第二确定步骤和所述构建步骤第二预设次数， 其中， 所述第二预设次数为所述0级尺度分 割数据中包 含的分割影 像数据的数量； 基于所述第二预设次数中得到的各个最终节点对应的合并代价值， 确定出所述0级尺 度分割数据中包含的分割影像数据的第二累计合并代价值， 基于所述第二累计合并代价值 构建所述高层尺度集。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 若对所述0级尺度分割数据进行分类的分 类类型为土地覆盖分类， 则基于预设分类算法， 对所述0级尺度分割数据进行分类， 得到所 述0级尺度分割数据中包 含的分割影 像数据的初始分类结果， 包括： 基于所述土地覆盖分类， 获取所述0级尺度分割数据的特征数据， 其中， 所述特征数据 包括： 光谱特 征， 纹理特征， 形状特 征和指数 特征； 基于所述预设分类算法和所述特征数据， 对所述0级尺度分割数据进行土地覆盖分类， 得到所述初始分类结果。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在获取待分类遥感影像的分块影像数据之 前， 所述方法包括： 获取所述待分类遥感影像， 并按照预设尺寸对所述待分类遥感影像进行分割， 得到初 始分块影 像数据； 基于所述初始分块影像数据的四至范围， 确定出所述初始分块影像数据与 所述初始分 块影像数据的相邻初始分块影 像数据之间的重 叠区域； 基于所述重 叠区域和所述初始分块影 像数据， 构建所述分块影 像数据。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 基于所述尺度参数和所述高层尺度集， 对 所述待分类遥感影 像进行分类， 得到分类结果， 包括： 基于所述尺度参数和所述高层尺度集， 对所述0级尺度分割数据进行合并， 得到合并结 果； 基于所述 合并结果和所述初始分类结果， 确定出 所述分类结果。 8.一种基于尺度集的面向对象分类装置， 其特征在于， 包括： 获取单元， 拼接单元， 第一 构建单元， 第二构建单 元和分类单 元， 其中， 所述获取单元， 用于获取待分类遥感影像的分块影像数据， 并对所述分块影像数据进 行分割， 得到分割影 像数据， 其中， 任意相邻的两个分块影 像数据之间存在重 叠区域； 所述拼接单元， 用于对所述分割影 像数据进行 无缝拼接， 得到拼接影 像数据； 所述第一构建单元， 用于对所述拼接影像数据进行层次区域合并， 并构建低层尺度集， 以及确定出 所述低层尺度集中的0级尺度分割数据； 所述第二构建单 元， 用于基于所述0级尺度分割数据， 构建高层尺度集； 所述分类单元， 用于获取用户输入的尺度参数， 基于所述尺度参数和所述高层尺度集， 对所述待分类遥感影 像进行分类， 得到分类结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器以及处理器， 所述存储器用于存储支持处理 器执行权利要求 1至7任一项 所述方法的程序， 所述处理器被配置为用于执行所述存储器中 存储的程序。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114863183 A 3