公开(公告)号：CN116543305A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310526207.1

申请日：2023-05-10

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 张兵 ,  常馨月 ,  朱洪波 ,  宋伟东 ,  任东风 ,  戴激光

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种顾及波段信息的多光谱遥感影像沙地智能提取方法及系统，该方法包括：1)在U‑Net模型中加入可变形卷积，获得Y‑Net模型，在各波段沙地影像数据集上进行训练、预测及性能评估；2)根据各波段对沙地信息提取的精准程度确定波段权重值，对覆盖沙地的原始多光谱遥感影进行加权重构；3)对加权重构后的新影像进行专家标注，构建波段组合多光谱遥感影像数据集；4)将Y‑Net网络模型在所述波段融合多光谱遥感影像数据集上进行训练，得到组合波段的Y‑Net网络模型的最佳参数；5)对待识别的沙地遥感影像进行预测。利用光谱特征结合深度卷积神经网络解决了现有波段利用效率低，普适性较差等问题，提高地物提取精度。