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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于SK‑UNet深度学习网络的遥感影像大豆种植区域提取方法，包括：获取10m分辨率的哨兵二号遥感影像并进行预处理，构成遥感影像数据集；构建改进的UNet网络模型即SK‑UNet模型作为大豆种植区影像提取网络；得到训练后的SK‑UNet模型；获取待提取的遥感影像并进行预处理；将预处理后的待提取的遥感影像输入训练后的SK‑UNet模型，得到大豆种植区影像提取结果。本发明基于对UNet网络的改进，在每个双层卷积后加入SKNetBlock模块，其可扩展性好且提取精度高，可调整参数应用于不同传感器的遥感卫星影像；通过验证，本发明得到的高分辨率遥感影像分类结果在评价指标优上优于对比分类算法，并且产生的分类结果能够更好的保持了边缘的平滑和完整性。
主权项：1.一种基于SK-UNet深度学习网络的遥感影像大豆种植区域提取方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1获取10m分辨率的哨兵二号遥感影像并进行预处理，利用ArcGIS软件勾画大豆区域矢量，得到大豆区域原始影像数据和标签数据，大豆区域原始影像数据的尺寸为256×256×3，标签数据尺寸为256×256×1，大豆区域原始影像数据和标签数据构成遥感影像数据集；2以UNet网络作为基础网络，在其编码器和解码器的基本卷积层中嵌入SKNetBlock模块，构建改进的UNet网络模型即SK-UNet模型作为大豆种植区影像提取网络；3将遥感影像数据集输入SK-UNet模型进行训练，得到训练后的SK-UNet模型；4获取待提取的遥感影像并进行预处理；5将预处理后的待提取的遥感影像输入训练后的SK-UNet模型，得到大豆种植区影像提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于SK-UNet深度学习网络的遥感影像大豆种植区域提取方法
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