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申请/专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日：2023-06-16
公开（公告）日：2023-10-27
公开（公告）号：CN116958827A
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/42
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.11.14#实质审查的生效;2023.10.27#公开
摘要：本发明提供一种基于深度学习的撂荒区域提取方法，包括获取同一地点多个时相的高空间分辨率遥感影像数据集并进行预处理，建立基于语义分割和对比学习的撂荒区域提取模型并利用预处理后的遥感影像数据集训练优化；获取待提取的高空间分辨率遥感影像并输入最优的撂荒区域提取模型中进行提取，获取撂荒区域初步分割结果和撂荒区域权重；将待提取的高空间分辨率遥感影像、提示点和提示掩膜共同输入到预设的提示工程分割模型中进行二次分割；将撂荒区域初步分割结果和撂荒区域二次分割结果融合，完成撂荒区域提取；本发明能够提供细节信息更丰富、精度更高的撂荒分割结果，并强化撂荒制图流程面对不同遥感影像源制图结果的鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度学习的撂荒区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取同一地点多个时相的高空间分辨率遥感影像数据集并进行预处理，获得预处理后的遥感影像数据集；S2：建立基于语义分割和对比学习的撂荒区域提取模型，将预处理后的遥感影像数据集输入撂荒区域提取模型中进行训练优化，获取最优的撂荒区域提取模型；S3：获取待提取的高空间分辨率遥感影像并输入最优的撂荒区域提取模型中进行撂荒区域提取，获取撂荒区域初步分割结果和撂荒区域权重；S4：对撂荒区域初步分割结果随机采样预设比例的点，将随机采样获得的点作为提示工程中的提示点，将撂荒区域权重作为提示工程中的提示掩膜；将待提取的高空间分辨率遥感影像、提示点和提示掩膜共同输入到预设的提示工程分割模型中，获得撂荒区域二次分割结果；S5：将撂荒区域初步分割结果和撂荒区域二次分割结果融合，获得最终的撂荒区域提取结果，完成撂荒区域提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省国土资源测绘院 一种基于深度学习的撂荒区域提取方法
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