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申请/专利权人：江西师范大学
申请日：2024-06-04
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298182A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V20/10;G06V10/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本申请涉及遥感技术领域，具体公开一种基于跨分辨率语义分割的耕地地块遥感制图方法及系统，包括获取高分辨率遥感影像数据，进行预处理及将预处理后影像数据进行划分得到影像数据样本；获取多源低分辨率土地利用数据，生成相对一致性的低分辨率耕地标签样本；构建跨分辨率语义分割模型，根据多尺度特征编码模块、边缘特征增强模块、特征解码模块与耕地置信区域优化模块从遥感影像生成耕地地块置信区域与模糊预测区域；基于耕地地块置信区域、模糊预测区域及标签样本，建立混合损失函数；对跨分辨率语义分割模型进行训练，基于训练后的跨分辨率语义分割模型进行耕地地块分割预测及精度验证，提升大规模耕地地块遥感制图的精度与自动化水平。
主权项：1.一种基于跨分辨率语义分割的耕地地块遥感制图方法，其特征在于，包括：获取高分辨率遥感影像数据，对所述影像数据进行预处理得到影像数据样本，将所述影像数据样本划分为影像训练集及影像测试集；获取多源低分辨率土地利用数据，以生成低分辨率耕地标签样本，将所述耕地标签样本划分为耕地标签训练集及耕地标签验证集；构建跨分辨率语义分割模型，所述跨分辨率语义分割模型包括多尺度特征编码模块、边缘特征增强模块、特征解码模块与耕地置信区域优化模块，根据各模型对所述影像训练集处理以生成耕地地块置信区域与模糊预测区域；基于所述耕地地块置信区域、所述模糊预测区域及所述耕地标签样本，建立混合损失函数；根据所述影像训练集、所述耕地标签训练集及所述混合损失函数对所述跨分辨率语义分割模型进行训练优化；将所述影像测试集输入优化后的所述跨分辨率语义分割模型进行耕地地块分割预测，并基于所述耕地标签验证集对预测结果进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于跨分辨率语义分割的耕地地块遥感制图方法及系统
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