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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种土地下垫面类型的识别方法、系统、设备和存储介质；该识别方法，首先将能够反映地物像素特征的光学遥感图进行除雾后，进行通道维度和空间维度的特征提取，得到特征丰富和分辨率高的光学遥感特征图；然后，将带有高程信息的雷达遥感图与带有像素特征的光学遥感特征图进行特征级融合处理，得到便于分类识别的融合遥感特征图；最后，利用边框回归处理和概率映射处理融合遥感特征图，并基于交并比和置信度，筛选出分类结果最准确的识别框，将识别框分类概率最大值对应的分类结果，作为下垫面类型识别结果；该识别方法的准确度和精度较高、对复杂场景的误判率较低。

主权项：1.一种土地下垫面类型的识别方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取待测区域的光学遥感图，所述光学遥感图经去雾处理，得到光学遥感增强图；具体为：基于获取的光学遥感图的暗通道最小值，得到光学遥感图中每个位置点的衍射率；基于每个位置点的衍射率和像素值，得到每个位置点的雾浓度；将光学遥感图中，每个位置点的像素值与雾浓度相减后，除以对应位置点的衍射率，得到光学遥感去雾图，作为光学遥感增强图；S2、获取光学遥感增强图的低级特征图和高级特征图；所述高级特征图经多尺度特征提取处理，得到第一光学特征图；具体为：所述高级特征图经不同尺度的卷积处理后，得到不同高级卷积特征图；所述高级特征图经池化处理，得到高级池化特征图；所述高级池化特征图与不同高级卷积特征图经拼接后，进行卷积处理，得到所述第一光学特征图；所述低级特征图依次经通道注意力处理和卷积处理，得到第二光学特征图；所述低级特征图和高级特征图，分别依次经空间注意力处理和卷积处理后，进行融合处理，得到第三光学特征图；所述第一光学特征图和第二光学特征图经融合处理，得到第四光学特征图；所述第四光学特征图经上采样处理后，与所述第三光学特征图经融合处理，得到第五光学特征图；所述第五光学特征图依次经卷积和上采样处理，得到光学遥感特征图；S3、获取待测区域的的雷达遥感图，所述雷达遥感图和光学遥感特征图经特征级融合处理，得到融合遥感特征图；具体为：分别将所述雷达遥感图和光学遥感图，进行不同频带的小波分解处理，得到多频带雷达遥感图和多频带光学遥感图；基于获取的小波基函数，分别获取多频带雷达遥感图和多频带光学遥感图中不同频带图像的小波系数，形成了雷达遥感图小波系数集和光学遥感图小波系数集；所述雷达遥感图小波系数集中的每个小波系数，分别与多频带光学遥感图中对应的频带图像的像素相乘，得到小波变换雷达遥感图；所述光学遥感图小波系数集中的每个小波系数，分别与多频带光学遥感图中对应的频带图像的像素相乘，得到小波变换光学遥感图；将所述小波变换雷达遥感图与小波变换光学遥感图，进行同频带的频带图像叠加，得到所述融合遥感特征图；S4、所述融合遥感特征图经边框回归处理和概率映射处理，得到一个识别区域含有多个识别框，每个识别框上含有多个分类结果的初始分类图；获取所述初始分类图中，同一识别区域内，所有识别框的交并比；基于交并比，对识别框进行筛选处理，得到优化分类图；获取所述优化分类图中，每个识别框的置信度，保留同一识别区域内置信度最高的识别框，得到最优分类图；S5、获取所述最优分类图中，每个识别框中分类概率最大值对应的分类结果，得到下垫面类型识别结果。

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