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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种基于双时相异质遥感卫星影像的洪水范围检测方法，包括：采用预训练的光学卫星遥感影像水体提取模型作为洪灾灾前光学影像的特征提取层，使用预训练的SAR卫星遥感影像水体提取模型作为灾后SAR影像的特征提取层，联合特征融合层和洪水淹没检测决策层，组成具有异质影像特征空间统一与洪水范围检测能力的深度学习网络模型。本发明通过构建伪洪水样本集和跨任务迁移学习的策略训练洪水检测模型，有效解决了洪水范围检测数据集获取困难的问题，充分利用有限的遥感影像数据集，有利于洪水淹没范围的快速准确检测，进一步提升了多源遥感卫星联合的大范围洪灾检测能力。
主权项：1.一种基于双时相异质遥感卫星影像的洪水范围检测方法，其特征在于，包括：采集光学影像水体提取数据集和合成孔径雷达SAR影像水体提取数据集；分别由所述光学影像水体提取数据集构建光学影像特征提取模型，由所述SAR影像水体提取数据集构建SAR影像特征提取模型；利用所述光学影像特征提取模型和所述SAR影像特征提取模型构建双时相异质影像洪水范围检测模型；构建伪洪水范围检测数据集，采用所述伪洪水范围检测数据集对所述双时相异质影像洪水范围检测模型进行训练，得到洪水范围检测模型；将待检测的灾前光学遥感卫星影像和灾后SAR遥感卫星影像输入所述洪水范围检测模型，输出灾后洪水淹没范围图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于双时相异质遥感卫星影像的洪水范围检测方法
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