[发明专利]一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法有效
| 申请号： | 201910625252.6 | 申请日： | 2019-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110427836B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 曾安明;李朋龙;丁忆;胡翔云;张泽烈;胡艳;段伦豪;张觅;李晓龙;段松江;罗鼎;吴凤敏;刘金龙;刘建;黄印;陈雪洋;钱进;魏文杰;张黎;黄潇莹 | 申请（专利权）人： | 重庆市地理信息和遥感应用中心（重庆市测绘产品质量检验测试中心）;武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/136;G06T7/143 |
| 代理公司： | 重庆飞思明珠专利代理事务所(普通合伙) 50228 | 代理人： | 刘念芝 |
| 地址： | 400020 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：搭建待训练卷积神经网络，基于该网络从输入遥感影像中提取多尺度特征，从最低分辨率的特征中获取初始粗糙水体分割结果；通过擦除注意力方法，结合多尺度特征和初始分割结果，输出全分辨率下的水体提取结果；构建多尺度损失函数，获得训练好的卷积神经网络；将待提取的高分辨率遥感影像输入训练好的网络，得到水体提取结果。该方法通过对具有真实水体标注的遥感影像训练数据集进行学习与训练，通过擦除注意力机制的引导，结合多尺度优化策略，在显著提高了总体水体提取精度的同时，还加强了对细小水体的识别与提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 优化 高分辨率 遥感 影像 水体 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：搭建待训练卷积神经网络，利用待训练卷积神经网络中的预训练卷积神经网络从输入遥感影像中提取多尺度特征图，并通过待训练卷积神经网络中的第一分类器从多尺度特征图中最低分辨率的特征图中获取初始粗糙水体分割结果；步骤2：结合提取的多尺度特征图，利用擦除注意力法对所述初始粗糙水体分割结果进行迭代优化，得到原始分辨率水体分割概率图；步骤3：根据水体分割概率图构建多尺度损失函数，并结合多尺度损失函数结合样本训练集对所述待训练卷积神经网络进行训练，得到具有最优精度的卷积神经网络；步骤4：将待提取的高分辨率遥感影像输入步骤3中训练好的卷积神经网络，得到水体提取结果。
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