公开(公告)号：CN117173574B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202311195263.8

申请日：2023-09-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 李蒙蒙 ,  卢承文 ,  汪小钦

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及多任务线段约束的高分辨率遥感影像规则化地块提取方法，包括以下步骤：步骤S1：选择覆盖研究区域的高分辨率遥感影像；步骤S2：构建底层顶点、中层线段、高层掩膜多层级空间信息相互融合的多任务卷积神经网络；步骤S3：基于步骤S2，采用线段吸引力方向图表示方法作为中层线段特征进行约束；步骤S4：建立联合损失函数；步骤S5：训练步骤S2的多任务模型，并将训练好的模型用于步骤S1所获遥感影像进行规则化地块提取。步骤S6：模型输出结果规则化。本发明可解决传统语义分割网络输出栅格图像边缘特征模糊和利用困难的问题，充分利用地块不同层级语义特征，实现农田地块规则矢量自动化提取。

公开(公告)号：CN117173574A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311195263.8

申请日：2023-09-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 李蒙蒙 ,  卢承文 ,  汪小钦

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及多任务线段约束的高分辨率遥感影像规则化地块提取方法，包括以下步骤：步骤S1：选择覆盖研究区域的高分辨率遥感影像；步骤S2：构建底层顶点、中层线段、高层掩膜多层级空间信息相互融合的多任务卷积神经网络；步骤S3：基于步骤S2，采用线段吸引力方向图表示方法作为中层线段特征进行约束；步骤S4：建立联合损失函数；步骤S5：训练步骤S2的多任务模型，并将训练好的模型用于步骤S1所获遥感影像进行规则化地块提取。步骤S6：模型输出结果规则化。本发明可解决传统语义分割网络输出栅格图像边缘特征模糊和利用困难的问题，充分利用地块不同层级语义特征，实现农田地块规则矢量自动化提取。