基于遥感影像推荐信息的自动标注方法与流程

本发明涉及遥感影像标注领域，具体涉及一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法。

背景技术：

1、遥感影像是空间信息的重要数据之一，广泛用于地质与洪涝灾害监测、农业与森林资源调查、土地利用与城市规划和军事领域。随着我国空间科学和对地观测技术的发展，遥感影像数据的数据年呈现指数增长的趋势，对海量遥感影像数据的有效管理变得日益重要。

2、遥感影像标注是遥感影像分析和理解的重要内容之一，它是通过提取遥感影像的底层视觉特征，通过一些机器学习模型来学习这些底层视觉特征与高层语义之间的联系来，从而实现将一些语义标签自动标注给遥感影像，例如，通过遥感影像自动标注过程，可以自动地标注出海量遥感影像中居民区、农田、商业区、沙漠、森林等等。遥感影像的自动标注是对遥感影像语义的理解，也是对海量遥感影像进行类别编目和检索的重要技术基础。

3、对遥感影像的自动标注工作可以看做是对遥感影像的广义的自动分类工作，即在对遥感影像进行自动标注工作之前，需要先确定需要标注的遥感影像所对应的类别标签(即文本标签)有哪些，然后将不同的遥感影像与不同的类别标签对应联系起来。

4、遥感影像的标注是后续遥感影像应用的基础，如遥感影像的场景应用等，而不同的遥感影像应用所需的标注信息也不尽相同，但目前的标注方法均是对遥感影像进行大范围的标注，时而在应用时会有标注信息的缺失，并且会增加许多额外的标注工作量，存在资源浪费的情况。

技术实现思路

1、基于上述技术问题，本发明提供一种基于基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，将知识图谱融入标注流程，先根据遥感影像的后续应用生成推荐标注项，然后再对遥感影像进行标注，该方法能达到精准标注，避免资源浪费，且能够缩短标注时的时间，该方法中的自动化标注模型能持续的更新，达到自动标注的结果。

2、本发明提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，该方法包括：

3、s1 构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；

4、s2 获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；

5、s3 利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；

6、s4 根据反馈信息更新标注模型。

7、于本发明一具体实施例中，遥感知识图谱的构建过程为：

8、获取遥感知识，包括文本知识和图像知识；

9、基于文本知识进行遥感本体的识别，构建实体；

10、基于图像知识中的空间位置和文本知识中的本体坐标和属性信息，进行实体间的关系抽取；

11、将实体、实体间的关系形成多个三元组，并将三元组之间进行链接，完成遥感知识图谱的构建。

12、于本发明一具体实施例中，遥感任务包括场景任务、用户需求任务和遥感影像处理任务。

13、于本发明一具体实施例中，标注模块包括深度卷积网络。

14、于本发明一具体实施例中，步骤s3具体为：

15、反馈模块包含评价函数，基于评价函数对标注结果进行评价，得到评价值；

16、基于评价值生成反馈信息。

17、于本发明一具体实施例中，评价值为1或-1，反馈信息为标注结果为优或标注结果为不良，具体为：

18、当评价值为1，则反馈信息为标注结果为优

19、当评价值为-1，则反馈信息为标注结果为不良。

20、于本发明一具体实施例中，当评价值为-1时，将反馈信息反馈至推荐模块，对遥感知识图谱进行补充，并重复步骤s2-s3，直至评价值为1。

21、于本发明一具体实施例中，对遥感知识图谱进行补充具体为：

22、基于推理策略对关系和实体进行推理，对遥感知识图谱进行静态补充；

23、基于图神经网络预测新的实体，并给每个新实体设计相应的辅助三元组，以得到新的实体的向量，对遥感知识图谱进行动态补充。

24、于本发明一具体实施例中，推理策略为强化学习的路径推理。

25、于本发明一具体实施例中，图神经网络包括传输模型和输出模型，其中，输出模型为transe模型。

26、本发明的有益效果为：本发明提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，该方法包括：构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；根据反馈信息更新标注模型。本发明将知识图谱融入标注流程，先根据遥感影像的后续应用生成推荐标注项，然后再对遥感影像进行标注，该方法能达到精准标注，避免资源浪费，且能够缩短标注时的时间，该方法中的自动化标注模型能持续的更新，达到自动标注的结果。

技术特征：

1.一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，遥感知识图谱的构建过程为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，遥感任务包括场景任务、用户需求任务和遥感影像处理任务。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，标注模块包括深度卷积网络。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s3具体为：

6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，评价值为1或-1，反馈信息为标注结果为优或标注结果为不良，具体为：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当评价值为-1时，将反馈信息反馈至推荐模块，对遥感知识图谱进行补充，并重复步骤s2-s3，直至评价值为1。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对遥感知识图谱进行补充具体为：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，推理策略为强化学习的路径推理。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，图神经网络包括传输模型和输出模型，其中，输出模型为transe模型。

技术总结
本发明提供一种基于遥感影像推荐信息的自动标注方法，属于遥感影像标注领域，该方法包括：构建自动化标注模型，标注模型包括推荐模块、标注模块和反馈模块，其中，推荐模块包含遥感知识图谱；获取遥感样本和遥感任务，将遥感任务输入推荐模块，利用遥感知识图谱进行推荐，得到遥感任务对应的推荐标注项，之后将遥感样本输入标注模块，基于推荐标注项对遥感样本进行标注，得到遥感样本的标注结果；利用反馈模块对标注结果进行评价，得到反馈信息；根据反馈信息更新标注模型。本发明能达到精准标注，避免资源浪费，且能够缩短标注时的时间，本发明中的自动化标注模型能持续的更新，达到自动标注的结果。

技术研发人员：贾若愚,徐晓航,李洁,邹圣兵
受保护的技术使用者：北京数慧时空信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13