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申请/专利权人：深圳市森歌数据技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Sen‑UNet的松材线虫病死木高光谱影像分割方法，涉及林业病虫害监测技术领域，所述方法包括以下步骤：S10，通过在直升飞机上搭载高光谱仪器对林区进行高光谱影像采集；S20，对采集的高光谱影像进行预处理，以降低噪声对高光谱影像的影响；S30，对预处理后的高光谱影像进行专家标注，构建数据集；S40，搭建Sen‑UNet模型，确定超参数学习策略；S50，使用数据集对Sen‑UNet模型进行迭代训练，并结合损失函数和评价指标获取最终模型；S60，对新数据进行模型推导，并以mask文件的形式输出分割结果；S70，对mask文件进行shp文件转化。本发明的有益效果：既节约了人工、时间成本，又提高了图像分割的精确度和覆盖程度。
主权项：1.一种基于Sen-UNet的松材线虫病死木高光谱影像分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S10，通过在直升飞机上搭载高光谱仪器对林区进行高光谱影像采集；S20，对采集的高光谱影像进行预处理，以降低噪声对高光谱影像的影响；S30，对预处理后的高光谱影像进行专家标注，构建数据集；S40，搭建Sen-UNet模型，确定超参数学习策略；S50，使用数据集对Sen-UNet模型进行迭代训练，并结合损失函数和评价指标获取最终模型；具体的，所述损失函数为交叉熵Dice混合函数，其中，交叉熵函数的表达式为：；Dice函数的表达式为：；交叉熵Dice混合函数的表达式为：；其中，y表示样本真实值，p表示模型输出概率，log代表自然对数，表示真实图片与预测的分割图像交集，|X|表示真实图片数据集的元素个数，|Y|表示预测的分割图像数据集的元素个数；所述评价指标包括平均精度均值mAP和平均交并比mloU，其中，平均精度均值mAP的表达式为：；平均交并比mloU的表达式为：；其中，k表示类别，表示预测正确的像素值，表示预测的像素值，P表示预测值，G为真实值；S60，对新数据进行模型推导，并以mask文件的形式输出分割结果；S70，对mask文件进行shp文件转化。
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