基于敏感特征聚焦感知的高分辨遥感影像植被提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110540249.1
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2021-05-18
申请人：
武汉大学

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著录项信息

专利名称	基于敏感特征聚焦感知的高分辨遥感影像植被提取方法
申请号	CN202110540249.1	申请日期	2021-05-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-05	公开/公告号	CN113609889A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	武汉大学	申请人地址	湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	武汉大学	当前权利人	武汉大学
发明人	刘异;詹总谦;张晓萌;熊子柔
代理机构	武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	严彦

摘要

本发明提供一种基于敏感特征聚焦感知的高分辨遥感影像植被提取方法，基于加权融合概率映射图进行：采用机器学习算法对卫星影像进行处理，制作植被训练标签影像；根据语义分割网络设置输入影像的大小，通过裁剪和分割制作训练影像与标签数据集；向语义分割网络中耦合适配亲和力场和注意力机制，构建适配上下文推理和植被敏感特征聚焦感知模块，基于训练样本集对语义分割网络进行训练，得到训练后的植被要素提取模型；基于训练好的网络模型，对测试集进行预测，得到预测斑块影像；基于得到的预测斑块影像，运用加权平均策略进行拼接，恢复该区域裁剪前的分辨率，消除拼接缝效应。本发明能实现对高分影像不同类型植被区域的端到端的自动提取。

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