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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明公开了一种高光谱图像密集区域树木单株分割方法、系统及终端，该方法包括：获取森林的原始图像，对原始图像进行特征提取，得到像素级特征和三维特征，并将三维特征和像素级特征输入至立体注意力模块，生成三维注意力特征，将三维注意力特征输入至周密注意力模块，生成第一输出特征；对第一输出特征进行特征提取，得到二维特征，并将二维特征输入至二维注意力模块，生成二维注意力特征，将二维注意力特征输入至周密注意力模块，生成第二输出特征；将第二输出特征输入至分割模块，生成森林中不同单株树木的分割识别图像。本发明有效提高了针对密集林地或高郁闭度森林进行单株树木分割的准确性。
主权项：1.一种高光谱图像密集区域树木单株分割方法，其特征在于，所述高光谱图像密集区域树木单株分割方法包括：获取森林的原始图像，对所述原始图像进行特征提取，得到像素级特征和三维特征，并将所述三维特征和所述像素级特征输入至立体注意力模块，生成三维注意力特征，将所述三维注意力特征输入至周密注意力模块，生成第一输出特征；其中，所述三维注意力特征用于体现不同单株树木的光谱差异和空间轮廓细节；对所述第一输出特征进行特征提取，得到二维特征，并将所述二维特征输入至二维注意力模块，生成二维注意力特征，将所述二维注意力特征输入至所述周密注意力模块，生成第二输出特征；将所述第二输出特征输入至分割模块，生成所述森林中不同单株树木的分割识别图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种高光谱图像密集区域树木单株分割方法、系统及终端
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