[发明专利]一种洪水监测信息提取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种洪水监测信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

将待预测影像输入至图像语义分割网络模型中，得到所述待预测影像的水体信息分布图；

其中，所述图像语义分割网络模型是基于样本影像对应的训练集以及验证集训练得到的，所述训练集和所述验证集是对由第一极化影像、第二极化影像以及光谱特征影像叠加组合得到的数据集划分得到的，所述第一极化影像和所述第二极化影像是对所述样本影像极化处理后得到的，所述光谱特征影像是由第一极化影像、第二极化影像衍生处理得到的。

2.根据权利要求1所述的洪水监测信息提取方法，其特征在于，所述图像语义分割网络模型通过以下步骤训练得到：

对样本影像分别进行多极化处理，得到所述第一极化影像和所述第二极化影像；

对第一极化影像和第二极化影像进行衍生处理，得到光谱特征影像；

将第一极化影像、第二极化影像以及光谱特征影像叠加组合得到的所述数据集；

对数据集进行划分，得到所述训练集和所述验证集；

根据训练集和验证集得到对应的训练识别结果和验证识别结果；

将训练集和验证集作为训练使用的输入数据，将训练集对应的所述训练识别结构作为训练集的标签，将验证集对应的验证识别结果作为验证集的标签，采用深度学习方式进行训练，得到用于生成所述待预测影像的所述水体信息分布图的图像语义分割网络模型。

3.根据权利要求2所述的洪水监测信息提取方法，其特征在于，根据训练集和验证集得到对应的训练识别结果和验证识别结果中还包括以下步骤：

对训练集、验证集以及训练集、验证集对应的标签进行规则网裁剪和数据增强；其中，所述数据增强包括水平翻转、垂直翻转和对角镜像操作。

4.根据权利要求2所述的洪水监测信息提取方法，其特征在于，对样本影像分别进行多极化处理，得到所述第一极化影像和所述第二极化影像之前还包括以下步骤：

对样本影像进行预处理；其中，所述预处理包括轨道校正、热噪声去除、辐射定标、相干斑滤波、地形校正、分贝化、裁剪和镶嵌中的一种或者多种的组合。

5.根据权利要求2所述的洪水监测信息提取方法，其特征在于，所述多极化处理包括垂直发射垂直接收极化处理以及垂直发射水平接收极化处理。

6.根据权利要求1-5任一项所述的洪水监测信息提取方法，其特征在于，所述图像语义分割网络模型为U-Net网络模型。

7.根据权利要求6所述的洪水监测信息提取方法，其特征在于，所述图像语义分割网络模型的损失函数采用忽略边缘交叉熵函数。

8.一种洪水监测装置，其特征在于，包括：

信息提取模块(100)，用于将待预测影像输入至图像语义分割网络模型中，得到所述待预测影像的水体信息分布图；

其中，所述图像语义分割网络模型是基于样本影像对应的训练集以及验证集训练得到的，所述训练集和所述验证集是对由第一极化影像、第二极化影像以及光谱特征影像叠加组合得到的数据集划分得到的，所述第一极化影像和所述第二极化影像是对所述样本影像极化处理后得到的，所述光谱特征影像是由第一极化影像、第二极化影像衍生处理得到的。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述洪水监测信息提取方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述洪水监测信息提取方法的步骤。