[发明专利]稀土矿开采识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种稀土矿开采识别方法，其特征在于，包括：

对获取的目标区域的待识别遥感影像进行预处理并裁剪，得到第一预设数量的第一遥感影像；其中，每幅所述第一遥感影像均为同一预设尺寸；

将所述第一预设数量的第一遥感影像输入训练完成的稀土矿开采识别模型，识别出所述目标区域内的处于开采状态的稀土矿；

其中，所述训练完成的稀土矿开采识别模型为结合了特征金字塔网络FPN、双线性插值池化方法RoiAlign及归一化水体指数NDWI的卷积神经网络模型；

对稀土矿开采识别模型进行训练，得到所述训练完成的稀土矿开采识别模型，所述稀土矿开采识别模型的构建过程包括：

将包含沉淀池和/或高位池的第二遥感影像和所述第二遥感影像对应的标签图像输入卷积神经网络的101层或50层进行卷积、池化操作，得到多幅不同尺寸的稀土矿区对应的特征图；其中，所述标签图像为以黑色为背景，以圆形标注沉淀池和/或以方形标注高位池，且各个圆形区域为不同颜色的彩色和/或各个方形区域为不同颜色的彩色；其中，不同的颜色用于表征不同的个体；

利用特征金字塔网络FPN对所述多幅不同尺寸的稀土矿区对应的特征图进行图像融合，得到特征金字塔图像；

利用区域生成网络RPN对所述特征金字塔图像进行处理，得到前景推荐区域，其中，所述前景推荐区域包括初始目标边框和分值；

采用双线性插值池化方法RoiAlign将所述前景推荐区域进行尺寸归一化处理，并将处理后的图像同时输入全连接层进行目标分类和目标边框精修处理和全卷积神经网络进行像素级别的语义分割处理，得到稀土矿开采识别模型。

2.根据权利要求1所述的稀土矿开采识别方法，其特征在于，所述稀土矿开采识别模型的训练过程包括：

获取研究区域的原始遥感影像，对所述原始遥感影像进行辐射校正、几何校正和图像融合的预处理；

将预处理后的遥感影像进行裁剪和尺寸归一化处理，得到320*320*3的多幅图像；

删除所述多幅图像中的不包含稀土矿的图像，并进行数据扩充，得到1270幅训练用原始图像；

对所述1270幅训练用原始图像进行标注，得到训练用标签图像；其中，所述训练用标签图像为以黑色为背景，以圆形标注沉淀池和/或以方形标注高位池，且各个圆形区域为不同颜色的彩色和/或各个方形区域为不同颜色的彩色；其中，不同的颜色用于表征不同的个体；

将所述1270幅训练用原始图像和所述训练用标签图像输入所述稀土矿开采识别模型，采用动量因子为0.9，小批量因子为2的随机梯度下降法对所述稀土矿开采识别模型进行训练，使所述稀土矿开采识别模型的参数达到最佳。

3.根据权利要求2所述的稀土矿开采识别方法，其特征在于，所述稀土矿开采识别模型的训练过程还包括：

采用所述NDWI将原始遥感影像中的近红外波段和绿波段进行波段组合，得到NDWI数据集；

利用所述NDWI数据集对所述稀土矿开采识别模型进行训练，以排除建筑阴影带来的识别干扰。

4.根据权利要求3所述的稀土矿开采识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建精度评价指标，以对训练后的稀土矿开采识别模型进行精度评价。

5.根据权利要求2所述的稀土矿开采识别方法，其特征在于，所述原始遥感影像的空间分辨率为0.5米。

6.根据权利要求1所述的稀土矿开采识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

将识别出的处于开采状态的稀土矿与所述目标区域内的已获得开采批准的稀土矿进行对比，确定所述识别出的处于开采状态的稀土矿中非法开采的稀土矿。