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申请/专利权人：北京理工大学;自然资源部第一海洋研究所;山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)
摘要：本发明公开了一种基于ECAM‑ResUNet2的互花米草遥感图像跨域分割方法，包括构建高效卷积注意力模块ECAM；以ResUNet模型为基本网络架构，构建ResUNet2模型，将ResUNet2上下文语义信息输入到ECAM模块中，构建ECAM‑ResUNet2网络模型；根据待预测地域和训练地域分别划分成目标域和源域，对源域的遥感图像数据进行图像裁剪和图像增强；将所述源域数据和目标域数据作为训练样本对ECAM‑ResUNet2进行训练，得到训练好的ECAM‑ResUNet2模型；将训练好的所述ECAM‑ResUNet2模型对待预测地域的遥感图像进行分类。报发明基于语义分割和跨域对齐的思想，能够应用于遥感图像中入侵物种互花米草分布情况的预测，且能同时保证在不同时相与不同场景的遥感图像中互花米草的预测精度较高。
主权项：1.基于ECAM-ResUNet2的互花米草遥感图像跨域语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建高效卷积注意力模块ECAM；S2：以ResUNet模型为基本网络架构，构建ResUNet2模型；将ResUNet2上下文语义信息输入到ECAM模块中，构建ECAM-ResUNet2网络模型；S3：根据待预测地域和训练地域分别划分成目标域和源域，对源域的遥感图像数据进行图像裁剪和图像增强；S4：将所述源域数据和目标域数据作为训练样本对ECAM-ResUNet2进行训练，得到训练好的ECAM-ResUNet2模型；S5：将训练好的所述ECAM-ResUNet2模型对待预测地域的遥感图像进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 自然资源部第一海洋研究所 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) 基于ECAM-ResUNet2的互花米草遥感图像跨域语义分割方法
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