摘要
本发明涉及一种火星矿物识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取预设波长范围内的火星表面图像;以逐像素的方式获取所述火星表面图像的多个矿物图斑;通过预训练的多尺度自适应卷积神经网络提取不同的矿物图斑的深层次空间光谱特征;根据所有矿物图斑的深层次空间光谱特征,对所述火星表面图像中包含的矿物进行分类,得到分类结果。本发明的方法,通过结合近红外高光谱成像获取火星表面图像,基于预训练的多尺度自适应卷积神经网络提取不同的矿物图斑的深层次空间光谱特征,可实现火星矿物的快速、无损和精准识别。
技术关键词
火星表面图像
空间光谱特征
卷积神经网络提取
矿物识别方法
近红外高光谱成像
光谱相似性度量
深度残差
多尺度
像素
加权融合算法
融合特征
邻域
电子设备
可读存储介质
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